Требования, предъявляемые к формовочным смесям
Разновидности формовочных смесей, технологические свойства и влияние на качество литья. Требования к формовочным смесям, их основные характеристики. Этапы полного технологического процесса приготовления формовочных смесей, методы повышения прочности.
Рубрика | Производство и технологии |
Вид | реферат |
Язык | русский |
Дата добавления | 26.02.2010 |
Размер файла | 66,4 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Сценарий позволяет создать предварительное представление о проблеме (системе) в ситуациях, когда не удается сразу отобразить ее формальной моделью. Но все же сценарий - это текст со всеми вытекающими последствиями (синонимия, омонимия, парадоксы), связанными с возможностью неоднозначного его толкования разными специалистами. Поэтому такой текст следует рассматривать как основу для разработки более формализованного представления о будущей системе или решаемой проблеме.
Методы экспертных оценок
Изучению возможностей и особенностей применения экспертных оценок посвящено много работ. В них рассматриваются формы экспертного опроса (разные виды анкетирования, интервью), подходы к оцениванию (ранжирование, нормирование, различные виды упорядочения и т.д.), методы обработки результатов опроса, требования к экспертам и формированию экспертных групп, вопросы тренировки экспертов, оценки их компетентности (при обработке оценок вводятся и учитываются коэффициенты компетентности экспертов, достоверности их мнений), методики организации экспертных опросов. Выбор форм и методов проведения экспертных опросов, подходов к обработке результатов опроса и т.д. зависит от конкретной задачи и условий проведения экспертизы. Однако существуют некоторые общие проблемы, которые нужно помнить специалисту по системному анализу. Остановимся на них подробнее. Возможность использования экспертных оценок, обоснование их объективности обычно базируется на том, что неизвестная характеристика исследуемого явления трактуется как случайная величина, отражением закона распределения которой является индивидуальная оценка специалиста-эксперта о достоверности и значимости того или иного события. При этом предполагается, что истинное значение исследуемой характеристики находится внутри диапазона оценок, получаемых от группы экспертов, и что обобщенное коллективное мнение является достоверным. Однако в некоторых теоретических исследованиях это предположение подвергается сомнению. Например, предлагается разделить проблемы, для решения которых применяются экспертные оценки, на два класса. К первому классу относятся проблемы, которые достаточно хорошо обеспечены информацией и для которых можно использовать принцип "хорошего измерителя", считая эксперта хранителем большого объема информации, а групповое мнение экспертов - близким к истинному. Ко второму классу относятся проблемы, в отношении которых знаний для уверенности в справедливости названных предположений недостаточно; экспертов нельзя рассматривать как "хороших измерителей", и необходимо осторожно подходить к обработке результатов экспертизы, поскольку в этом случае мнение одного (единичного) эксперта, больше внимания уделяющего исследованию малоизученной проблемы, может оказаться наиболее значимым, а при формальной обработке оно будет утрачено. В связи с этим к задачам второго класса в основном должна применяться качественная обработка Результатов. Использование методов осреднения (справедливых для "хороших измерителей") в данном случае может привести к существенным ошибкам. Задачи коллективного принятия решений по формированию целей, совершенствованию методов и форм управления обычно можно отнести к первому классу. Однако при разработке прогнозов и перспективных планов целесообразно выявлять "редкие" мнения и подвергать их более тщательному анализу. Другая проблема, которую нужно иметь в виду при проведении системного анализа, заключается в следующем: даже в случае решения проблем, относящихся к первому классу, нельзя забывать о том, что экспертные оценки несут в себе не только узкосубъективные черты, присущие отдельным экспертам, но и коллективно-субъективные черты, которые не исчезают при обработке результатов опроса (а при применении Дельфи-процедуры даже могут усиливаться). Иными словами, на экспертные оценки нужно смотреть как на некоторую "общественную точку зрения", зависящую от уровня научно-технических знаний общества относительно предмета исследования, которая может меняться по мере развития системы и наших представлений о ней. Следовательно, экспертный опрос - это не одноразовая процедура. Такой способ получения информации о сложной проблеме, характеризующейся большой степенью неопределенности, должен стать своего рода "механизмом" в сложной системе, т.е. необходимо создать регулярную систему работы с экспертами. Следует обратить также внимание на то, что использование классического частотного подхода к оценке вероятности при организации проведения экспертных опросов бывает затруднительным, а иногда и невозможным (из-за невозможности доказать правомерность использования представительности выборки). Поэтому в настоящее время ведутся исследования характера вероятности экспертной оценки, базирующиеся на теории, размытых множеств Заде, на представлении об экспертной оценке как степени подтверждения гипотезы или как вероятности достижения цели. Одной из разновидностей экспертного метода является метод изучения сильных и слабых сторон организации, возможностей и угроз ее деятельности - метод SWOT-анализа. Методы типа "Делъфи". Метод "Дельфи", или метод "дельфийского оракула", первоначально был предложен О. Хелмером и его коллегами как итеративная процедура при проведении мозговой атаки, которая способствовала бы снижению влияния психологических факторов при повторении заседаний и повышении объективности результатов. Однако почти одновременно "Дельфи"-процедуры стали средством повышения объективности экспертных опросов с использованием количественных оценок при оценке "дерева цели" и при разработке "сценариев". Основные средства повышения объективности результатов при применении "Дельфи"-метода - использование обратной связи, ознакомление экспертов с результатами предшествующего тура опроса и учет этих результатов при оценке значимости мнений экспертов. В конкретных методиках, реализующих процедуру "Дельфи", это средство используется в разной степени. Так, в упрощенном виде организуется последовательность итеративных циклов мозговой атаки. В более сложном варианте разрабатывается программа последовательных индивидуальных опросов с помощью анкет-вопросников, исключающих контакты между экспертами, но предусматривающих ознакомление их с мнениями друг друга между турами. Вопросники от тура к туру могут уточняться. Для снижения таких факторов, как внушение или приспособление к мнению большинства иногда требуется, чтобы эксперты обосновали свою точку зрения, но это не всегда приводит к желаемому результату, а напротив, может усилить эффект приспособляемости. В наиболее развитых методиках экспертам присваивают весовые коэффициенты значимости их мнений, вычисляемые на основе предшествующих опросов, уточняемые от тура к туру и учитываемые при получении обобщенных результатов оценок. В силу трудоемкости обработки результатов и значительных временных затрат первоначально предусматриваемые методики "Дельфи" не всегда удается реализовать на практике. В последнее время процедура "Дельфи" в той или иной форме обычно сопутствует любым другим методам моделирования систем - морфологическому, сетевому и т.д.
В частности, весьма перспективная идея развития методов экспертных оценок, предложенная в свое время В.М. Глушковым, состоит в том, чтобы сочетать целенаправленный многоступенчатый опрос с "разверткой" проблемы во времени, что становится вполне реализуемым в условиях алгоритмизации такой (достаточно сложной) процедуры и использования компьютерной техники. Для повышения результативности опросов и активизации экспертов иногда сочетают процедуру "Дельфи" с элементами деловой игры: эксперту предлагается проводить самооценку, ставя себя на место конструктора, которому реально поручено выполнять проект, или на место работника аппарата управления, руководителя соответствующего уровня системы организационного управления и т.д. Идея метода дерева целей впервые была предложена У. Черменом в связи с проблемами принятия решений в промышленности. Термин "дерево" подразумевает использование иерархической структуры, полученной путем разделения обшей цели на подцели, а их, в свою очередь, на более детальные составляющие, которые можно называть подцелями нижележащих уровней или, начиная с некоторого уровня, - функциями. Как правило, термин "дерево целей" используется для иерархических структур, имеющих отношения строго древовидного порядка, но сам метод иногда применяется и в случае "слабых" иерархий. Поэтому в последнее время все большее распространение получает предложенный В.М. Глушковым термин "прогнозный граф", который может представляться и в виде древовидной иерархической структуры, и в форме структуры со "слабыми" связями.
При использовании метода "дерево целей" в качестве средства принятия решений часто вводят термин "дерево решений". При применении "дерева" для выявления и уточнения функций управления говорят о "дереве целей и функций". При структуризации тематики научно-исследовательской организации удобнее пользоваться термином "дерево проблемы", а при разработке прогнозов - термином "дерево направлений развития (или прогнозирования развития)" или упомянутым выше термином "прогнозный граф". Метод "дерева целей" ориентирован на получение полной и относительно устойчивой структуры целей, проблем, направлений, т.е. такой структуры, которая на протяжении какого-то периода времени мало изменялась при неизбежных изменениях, происходящих в любой развивающейся системе. Для достижения этого при построении вариантов структуры следует учитывать закономерности целеобразования и использовать принципы и методики формирования иерархических структур целей и функций. Наиболее эффективными методами овладения новыми знаниями, методами хозяйствования и управления, являются деловые игры. Деловые игры - метод имитации выработан для принятия управленческих решений в различных ситуациях путем игры по заданным правилам группы людей или человека и компьютера.
Деловые игры позволяют с помощью моделирования и имитации процессов выйти на анализ, решение сложных практических задач, обеспечить формирование мыслительной культуры, управления, мастерства общения, принятия решений, инструментальное расширение управленческих навыков. Деловые игры выступают как средства анализа систем управления и подготовки специалистов. Разработку деловой игры необходимо начинать с четкой формулировки ее назначения. После этого можно приступать к формировании) схемы игры и основных ее правил. В выбранной схеме функционирования надо предельно точно отразить опыт работы реальных систем, обратив особое внимание на структуру системы, целевые функции подсистем и системы в целом, на выбор управляющих воздействий и т.д. Одна из основных сложностей построения модели исследуемой ситуации заключается в том, что стремление к наиболее полному отражению исследуемой ситуации может привести к излишней детализации модели, которая в свою очередь повлечет за собой усложнение информационного обеспечения построенной модели.
В результате этого увеличивается время, затрачиваемое на игру, затрудняется понимание происходящих процессов. Все это приводит к тому, что эффективность проведения игры снижается. Лучший способ избежать такого рода опасности заключается в том, чтобы постоянно помнить о конкретной цели проектируемой игры. Но при этом следует учитывать, что ситуации, анализируемые в игре, не должны быть упрошены до такой степени, что необходимое решение можно было бы найти непосредственно без глубокого анализа протекающих процессов, так как в этом случае результаты, полученные при анализе хозяйственной деятельности, будут носить поверхностный характер.
Формирование правил игры должно включать в себя описание методов оценки степени достижения целей игры. Если деловая игра моделирует системы, в которых цели могут формироваться только качественно, либо при количественном выражении трудно указать в явном виде связь степени достижения цели с истинными возможностями подсистем, то при построении игры особое внимание следует уделить разработке методов степени оценки достижения цели.
7. Организация информационного обеспечения деятельности менеджеров
В экономике возникают, распространяются и развиваются три основных информационных потока:
информация, которая существует в виде овеществленных знаний в наукоемкой продукции;
информация, отражающая человеческие профессиональные знания, частично фиксируемые в виде изобретений, патентов, лицензий, но главным образом в виде производственных навыков и приемов;
информация по искусству, методам и технологии практического решения задач управления современным производством, по вопросам завоевания рынков сбыта при производстве даже высококачественной продукции.
Все эти потоки информации содержатся в результате интеллектуальной составляющей труда наиболее квалифицированной и творческой части работающих. Особенностью и важнейшей чертой современности является то, что свой вклад в информационную составляющую вносят все профессиональные группы работающих - от рабочих до управляющих высших рангов.
Разрыв любого звена в цепи производственных отношений производителей приводит к потере информации и, как следствие, к ухудшению качества продукции. Философы определяют знание как проверенный практикой опыт познания окружающего мира, отражение действительности в мышлении человека. Знание - то, что принадлежит человеку. «Информация, по определению Н. Винера, - это обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств. Процесс получения и использования информации является процессом нашего приспособления к случайностям внешней среды и нашей жизнедеятельности в этой среде». Информация - это знания для других, отчужденные от их первоначального живого носителя (генератора) и ставшие сообщениями (в той или иной степени переработанными). К ним относятся знания, сконцентрированные в статьях, книгах, патентных описаниях, устных сообщениях, в управленческих документах, проектной документации, моделях, алгоритмах, программах и т.д.
Практически каждый предприниматель имеет свой стиль управления, поэтому успешно функционирующее знание в одном месте может оказаться непригодным в другом. Это же относится к феномену интернационализации знаний: интернационально только общенаучное знание. На основе синтеза многих подходов можно дать следующее определение термина «информации», учитывающее, в том числе его современное правовое звучание: информация - это отчужденное знание, записанное на определенном языке в виде знаков на материальный носитель, доступное для воспроизведения без участия автора и переданное в каналы общественной коммуникации.
Количество информации
С обыденной точки зрения количество информации мало связано с длительностью речи или объемом текста. Информационное сообщение принимается и интерпретируется в зависимости от контекста. Однако число знаков алфавита или число страниц текста принято как эталон количества информации, например в полиграфии. В технических информационных системах каждый новый сигнал требует ресурсов для своего отображения. Поэтому длина сообщений есть мера количества информации, чтобы измерить информационный сигнал, следует выбрать этот эталон.
Он обоснован стремлением свести весь алфавит технического языка к двум знакам: точка, тире; закрыто, открыто; красный, зеленый; да, нет; «1» и «0». Чтобы закодировать буквы, числа и иные символы, нужны последовательности «1» и «0», называемые двоичными числами. В виде эталона информации в технических системах используются восьмиразрядные двоичные числа, называемые байтами. И вводится простое правило измерения количества информации - количество байтов для представления текста равно числу знаков естественного языка этого текста. Одна единица информации - байт - состоит из восьми двоичных единиц, иначе называемых битами. Поэтому практически в технических информационных системах используются два равноправных эталона количества информации - бит и байт.
Качество информации
Этот показатель является важным, но неоднозначным. Одна и та же информация имеет различные значения (ценность) для одного и того же человека, но в разное время или для нескольких людей. Вообще информация со временем не сохраняет, как правило, свою ценность, хотя есть знания как бы постоянной значимости (например, фундаментальные законы природы, дни рождения…).
Приняты три подхода (критерия) к оценке качества информации: по снижению состояния неопределенности, по достижению цели и по приращению тезауруса.
Статистическая теория информация исходит из того, что информация принимается как мера уменьшения неопределенности после получения сообщения. Следовательно, получение сообщения эквивалентно получению дополнительного знания, которое меняет ранее созданную картину. Очевидно, что чем менее вероятна априорная информация о сути полученного сообщения, тем большие изменения она вызовет. Здесь важно отметить, что передаваемая информация - сообщение должна быть передана в коде, который понимается принимающей стороной. Знание кода позволит правильно принять и интерпретировать информацию даже при некотором искажении информации в канале связи.
Для систем с ясно выраженной целью ценность информации можно выразить через приращение вероятности достижения цели. Прагматическая ценность информации в экономических системах исключительно высока: для увеличения производительности экономической системы в k раз необходимо расширить пропускную способность каналов и объем создаваемых, передаваемых и обрабатываемых сообщений приблизительно в k+k раз.
Сообщение является формой передачи знания - упорядоченного отражения объектов и процессов в понятиях, суждениях и образах понятий. Чтобы воспринять и усвоить сообщение, необходимо обладать определенным запасом знаний, который с системе представляется в виде тезауруса - систематизированного словаря понятий с указанием смысловых связей между ними. Полученное сообщение сопоставляется с тезаурусным, после чего:
При полном несовпадении - не понимается;
При полном совпадении - ничего к нему не добавляется и не рассматривается как информативное;
При частичном совпадении - обогащает тезаурус, добавляя новые понятия и связи.
Следовательно, под ценностью информации понимается мера расширения, развития тезауруса воспринимаемой стороной при приеме и интерпретации сообщения. Выделяя из общего потока актуально полезную информацию, способствующую принятию решений и достижению поставленных целей, посредством когнитивного (смыслового) фильтра специалиста, оценивающего информацию, предприниматель устанавливает границы возможностей по реализации своей предпринимательской идеи. Сегодня в дополнение к высокой производительности машин электронное распространение знаний обеспечивает высочайшую гибкость, программную перестраиваемость производства, возможность эффективного изготовления малых серий и оперативного выполнения сложных индивидуальных заказов.
Базы данных
На предприятии Кафе-Бар «Фараон» в компьютерном виде накапливается и сохраняется информация о проектах, выполняемых данным предприятием; о деталях, блоках, узлах, компонентах, используемых в проектах; о поставщиках и складах, где размещаются детали; о служащих и отделах, которые являются исполнителями проектов. В таких базах данных могут быть записаны любые информационные массивы, и по аналогии базы данных можно считать электронными библиотеками. Такие электронные библиотеки обеспечивают совершенно новые информационные возможности: возможности выбирать факты и фрагменты текста, а не книги (журналы) целиком. В машине нет «полок», поэтому возможно прямо заглянуть внутрь книги и вывести на экран дисплея (монитора) только ту часть книги, которая интересна пользователю.
Экспертные системы
Важным шагом в развитии информационных систем является построение экспертных систем. Экспертная система должна задавать вопросы пользователю, производить оценку ситуации и получать решения, представляемое в каком-либо виде пользователю. Кроме того, от экспертной системы могут потребоваться демонстрация способа, которым получено решение, и его обоснование. Экспертная система моделирует мыслительный процесс человека-эксперта, который является специалистом по решению определенного типа проблем. С помощью экспертных систем решаются задачи, относящиеся к классу формализованных, слабоструктурированных задач. Алгоритмизированное решение таких задач или не существует в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них, или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Основная разница между информационно-поисковой и экспертной системами заключена в том, что первая осуществляет поиск имеющейся в ней информации по заданной теме, а вторая - логическую переработку информации с целью получения новой информации, которая в явном виде в нее не вводилась. При этом на основе базы знаний машины автоматически определяются не только факты, как в базе данных, но генерируются новые знания путем логического вывода. Экспертные системы способны в сложных ситуациях дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку, ориентацию). Помогающую предпринимателю или специалисту принять обоснованное решение. Экспертная система может создаваться для какого-либо конкретного пользователя, и тогда при ее создании учитываются специфические требования заказчика, его вкус и наклонности. К таким системам можно отнести различные автоматизированные рабочие места.
Структурно-экспертные системы содержат подсистемы логического вывода, базы знаний и интеллектуальных интерфейс - программы «общения» с машиной. Базы знаний - это свод эмпирических правил истинности заключений (высказываний) по данной теме (проблеме); базы эмпирических данных и описания проблем, а также вариантов их решений.
Список использованной литературы
1. Ершов А.Н., Юрченко А.Ф. «Справочник руководителя ПОП», М. «Экономика», 1981 год.
2. Никуленкова Т.Т., Маргелов В.Н. «Проектирование предприятий общественного питания»: М. «Экономика» 1987.
3. «Сборник рецептур блюд и кулинарных изделий для ПОП», М. «Экономика», 1981 год.
4. В.В. Усов «Организация обслуживания в ресторанах», Москва, высшая школа 1990 год.
5. Справочник работника предприятия общественного питания, Москва, экономика 1981 год.
6. Е.Д. Аграновский, Б.В. Дмитриев «Основы проектирования и интерьер предприятий общественного питания», Москва Экономика 1982 год
7. Справочник работника общественного питания, Москва. экономика 1989 год.
8. В.П. Золин «Технологическое оборудование предприятий общественного питания», Москва 2000 год.
Подобные документы
Расчет рабочей лопатки. Объем одного участка оребрения. Изготовление лопатки при помощи 3D прототипирования. Параметры точности отливки и припуски на обработку. Приготовления формовочных смесей в центробежном лопаточном смесителе непрерывного действия.
дипломная работа [2,2 M], добавлен 27.05.2014Основные свойства формовочных материалов: огнеупорность, газопроницаемость и пластичность. Свойства песка и глины, виды специальных добавок. Термический, механический и химический пригар. Приготовление формовочных смесей, их влияние на качество отливки.
лекция [18,3 K], добавлен 21.04.2011Анализ формовочных и стержневых смесей. Технологии получения стержневых быстротвердеющих смесей: жидкое стекло, микроволновой и СО2 процессы, их преимущества и недостатки. Влияние силикатного модуля жидкого стекла на прочность изгиба формовочных песков.
дипломная работа [5,4 M], добавлен 18.04.2018Производственная программа цеха. Проектирование плавильного отделения. Определение потребности в жидком металле. Выбор вместимости и объема ковша. Расчет расхода формовочных смесей и стабилизация их свойств. Выбор технологического процесса формовки.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 12.12.2013Понятия литейного производства: отливка, модель, литейная форма, литниковая система. Классификация и состав формовочных песков, классификационные признаки формовочных глин. Требования, предъявляемые к органическим и неорганическим связующим материалам.
реферат [33,3 K], добавлен 21.11.2014Применение формовочного песка. Сущность литья в песчаные формы. Составы и свойства формовочных смесей. Формовочный песок из использованных литейных форм. Изготовление песчаных форм вручную. Схема процесса утилизации песка литейного производства.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 11.10.2010Физико-химические явления в процессах переработки каучуков и резиновых смесей. Особенности современной технологии приготовления резиновых смесей. Приготовление смесей на основе изопренового каучука. Обработка резиновых смесей на валковых машинах.
курсовая работа [374,7 K], добавлен 04.01.2010Проектирование плавильного, формовочно-заливочно-выбивного и смесеприготовительного отделений. Выбор оборудования. Расчет потребности цеха в жидком металле, количества шихтовых материалов, расхода формовочных смесей. Технологический процесс формовки.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 14.12.2013Техническо-экономическое обоснование выбора технологического процесса отливки детали "шкив". Выбор формовочных и стержневых смесей. Выбор плавильного агрегата и расчет шихты. Расчет литниковой системы. Очистка и обрубка отливок. Карта литейного процесса.
курсовая работа [61,2 K], добавлен 14.05.2013Разработка технологического процесса изготовления отливки "Кокиль" из чугуна в соответствии с техническими требованиями на литую деталь. Расчет элементов литейной формы, выбор состав формовочных и стержневых смесей и красок, определение состав шихты.
дипломная работа [218,7 K], добавлен 29.12.2013