Xx международная научно-техническая конференция и Российская научная школа молодых ученых и специалистов Системные проблемы надёжности
Скачать 3.92 Mb.
|
Громов И.Ю., Кожевников А.М. (НИУ ВШЭ) Program of thermal regime systems optimization for radio electronic devices. Gromov I.Y., Kozhevnikov A.M. This paper presents program of a method that allow to extend computer-aided design of radio-electronic devices and to automate choosing process of thermal regime and temperature control systems for electronic chips and entire device. That process both structural and parametrical optimization is determined as a thermal regime system synthesis. We consider various classes of on-board aerospace and mobile military devices sensitive to mass and dimension. Тенденция развития современных электронных приборов неразрывно связана с усложнением проблемы их охлаждения. Это объясняется непрерывным ростом плотности рассеиваемой мощности, жесткими условиями эксплуатации и многообразием конструктивного исполнения приборов, что в конечном итоге практически полностью исчерпало возможности интуитивных методов проектирования охлаждающих систем. Для выполнения требования к тепловому режиму каждого электрорадиоизделия (ЭРИ) из состава радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) могут использоваться различные системы обеспечения теплового режима (СОТР): локальные радиаторы, вентиляторы, теплоотводящие шины, термоэлектронные элементы (ТЭМ) Пельтье, тепловые трубы (ТТ), различные типы радиаторов и всевозможные типы нагнетателей (вентиляторов) – как вдувающие, так и выдувающие. Для выполнения оценки влияния СОТР на тепловое состояние РЭА и ЭРИ предлагается метод автоматизированного синтеза систем обеспечения тепловых режимов РЭА, который в качестве модели теплообмена использует способ электротепловой аналогии и опирается на критерий оптимального проектирования СОТР. В критерии учитывается отношение показателя затрат на реализацию – суммы стоимости элементов системы СОТР, затрат на потребляемую мощность и величину массы применяемых СОТР к производимому эффекту (качественная оценка) – отклонения температуры на охлаждаемом элементе от заданных значений, обеспечивающих требуемую надежность. В качестве критерия оптимальности для блока РЭА предлагается минимум целевой функции F:  (1)где: Q = (q1, ..., qn) – вектор параметров элементов системы с ограничениями (тепловое сопротивление, расход энергии, параметры фитиля для ТТ, ток питания для ТЭМ и т.п.); n – количество ЭРИ с применением индивидуальных средств обеспечения теплового режима; m – общее количество ЭРИ; λтн, λтв, λP, λм, – весовые коэффициенты важности учета видов требований к нижнему и верхнему значениям температур ЭРИ, потребляемой мощности и массе соответственно; kн, kв – коэффициенты запаса по температуре; Tр,jв, Tр,jн – расчетные температуры на ЭРИ в j-м узле тепловой модели для верхнего (максимального) и нижнего (минимального) значений температуры окружающей среды соответственно; Tдн,i, Tдв,i – нижняя допустимая и верхняя допустимая температуры i - го ЭРИ соответственно; Pi – мощность, потребляемая для обеспечения теплового режима i-го ЭРИ; Mi – масса средства обеспечения теплового режима i-го ЭРИ; l, Сi – количество общих элементов обеспечения теплового режима (например, вентилятор продува воздуха в блоке) и стоимость i – го элемента. Приведенный критерий отражает наилучшее соотношение цены и качества создаваемой СОТР, т.к. выражение (1) можно представить в виде:  при правый множитель ЦФ: является показателем качества, т.е. при уменьшении разности температур в знаменателе дроби показатель качества увеличивается. Требуется, чтобы выбранное решение было наиболее оптимальным с точки зрения затрат на реализацию и стоимости применения тех или иных средств обеспечения тепловых режимов, в связи с этим важной особенностью предлагаемого метода является возможность учета целесообразности применения того или иного средства обеспечения температурного режима для ЭРИ или для блока РЭА в целом. Это достигается с помощью оценки индивидуального экспертно-ценового параметра – стоимости, характеризующей затраты на применение. Стоимость индивидуального СОТР или СОТР блока РЭА в общем виде определяется:  Математически оценка степени целесообразности изменения каждого параметра элемента системы на текущем шаге оптимизации определяется путем выделения соотношения относительной чувствительности целевой функции (1) к параметру СОТР и абсолютной чувствительности стоимости СОТР к этому параметру:  (2)где: F – ЦФ (1); Сi, qi – стоимость и параметр для i-го индивидуального средства обеспечения соответственно. Разработан алгоритм, представляющий процесс оптимизации (см. рис 1).  Рис. 1. Подпрограмма поиска минимума целевой функции. В процессе минимизации функции (1), на каждом шаге оптимизации анализируется, изменение какого параметра тепловой модели наиболее эффективно влияет на уменьшение критерия оптимальности и выбор очередного варьируемого параметра производится по максимальному значению gi (2). Под изменяемыми параметрами понимаются характеристики средств обеспечения тепловых режимов элементов (производительность вентиляторов, тепловые сопротивления радиаторов и ТТ, мощность ТЭМ и т.д.). В процессе оптимизации проверяется нахождение текущих значений температур ЭРИ в допустимом диапазоне. Неэффективные средства исключаются из системы, т.е. в результате оптимизации происходит структурный синтез системы. Вышеописанный алгоритм реализован в программе синтеза на языке программирования C# в соответствии с принципами объектно-ориентированного программирования. СИСТЕМНЫЙ ПОДХОД К КОМПЬЮТЕРНОМУ МОДЕЛИРОВАНИЮ В СТРАТЕГИЧЕСКОМ ПЛАНИРОВАНИИ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ РЕАЛЬНЫХ ИНВЕСТИЦИЙ В ИННОВАЦИОННУЮ СФЕРУ ТРАНСПОРТНОГО КОМПЛЕКСА РОССИИ Невелев В.А. (НОЧУ «Институт мировой экономики») System point of view to computer modellin in strategis planning of effectiveness bu real investment into innovative sphere of the Russian transport complexs.Never V.A. The progressive development of the Russan transport complexs may be realize on the baze of the grouth by effectiveness of real investment into its innovative of this process is the sustem point of view to computer modelling in strategis planning. Проблема системного подхода к компьютерному моделированию в стратегическом планировании актуальна практически для всех хозяйственных комплектов России. До настоящего времени транспортный комплекс продолжает оставаться «узким местом» развития российской экономики. Это предопределяло необходимость разработки автором методического аппарата, позволяющего поэлементно применить системный подход к компьютерному моделированию в стратегическом планировании эффективности реальных инвестиций в инновационную сферу транспортного комплекса России на основе использования метода «дерева целей» и эконометрических моделей . В качестве первого элемента рассматриваемой системы предусматривается компьютерное моделирование в стратегическом планировании с целью определения на длительную перспективу экономического эффекта инновационной деятельности транспортного комплекса страны по модифицированной эконометрической модели, содержащей индикаторы эффекта прибыли инновационной активности деятельности транспортного комплекса страны на последний год планового периода (млн.руб в сопоставимых ценах) суммарного экономического эффекта деятельности транспортного комплекса страны на последний год планового периода (млн.руб в сопоставимых ценах) и уровня инновационной активности функционирования транспортного комплекса страны (коэфф) Вторым элементом рассматриваемой системы предлагается компьютерное моделирование в стратегическом планировании с целью обоснования на долгосрочный период объема реальных инвестиций (инвестиций в основном капитал) в транспортный комплекс страны с учетом инновационной активности его деятельности. Это может быть реализовано на основе использования модифицированной эконометрической модели, содержащей показатели объема реальных инвестиций в инновационную сферу транспортного комплекса страны на последний год планового периода (млн руб в сопоставимых ценах), уровня совокупного спроса транспортного, комплекса страны на реальные инвестиции на последний год планового периода (млн.руб в сопоставимых ценах), уровня совокупного предложения реальных инвестиций в транспортной комплекс страны на последний год планового периода (млн.рб в сопоставимых ценах), суммарного объема производства «продукции» (перевозок грузов и пассажиров) транспортного комплекса страны в стоимостном выражении на последний год планового периода (млн.руб в сопоставимых ценах)и уровня инновационной активности функционирования транспортного комплекса страны на последний год планового периода (коэфф) Третьим элементом рассматриваемой системы рекомендуется компьютерное моделирование в стратегическом планировании с целью выявления перспективной оценки уровня экономической эффективности реальных инвестиций в инновационную сферу транспортного комплекса страны. Это может быть осуществлено на базе применения модифицированной эконометрической модели, содержащей индикаторы уровня экономической эффективности (результативности) реальных инвестиций в инновационную сферу транспортного комплекса страны на последний год планового периода (коэфф), экономического эффекта инновационной активности деятельности транспортного комплекса на последний год планового периода (млн.рб в сопоставимых ценах) Научная новизна рекомендуемых автором данных методических рекомендаций заключается в системной подходе к компьютерному моделированию стратегическом планировании экономической эффективности реальных инвестиций в инновационную сферу транспортного комплекса России. Практическая значимость данного исследования состоит в возможностях использования метода «дерева целей» и эконометрических моделей при работе на персональных компьютерах «Пентиум» нового поколения с применением прикладных программ Microsoft Exsel и Microsoft Expert. Это создает условия для системного выявления резервов повышения экономической эффективности реальных инвестиций в инновационную сферу в стратегическом планировании развития транспортного комплекса России. Концептуальные положения этих методических рекомендаций апробированы автором на 18-й Международной научно практической конференции «Актуальные проблемы управления -2013» в Государственном университете управления (октябрь 2013 года) и на 15-м Всероссийском симпозиуме «Стратегическое планирование и развитие предприятий» в Центральном экономико-математическом институте (апрель 2014 года) АНАЛИЗ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ СУБЪЕКТОВ ЮЖНОГО ФЕДЕРАЛЬНОГО ОКРУГА Ксенофонтов А.А., Ксенофонтов А.С., Москаленко Л.А. (Институт экономики и предпринимательства, Кабардино-Балкарский государственный университет) Tax revenues analysis of the subjects of the Southern Federal district. Ksenofontov A.A., Ksenofontov A.S., Moskalenko L.A. On the basis of a relative intensity taxation indicator is spending comparison of the subjects of South federal district by tax loading of the subject tax incomes. Проведем анализ интенсивности налогообложения доходов субъектов Южного федерального округа (ЮФО) и сравнение структур налоговых доходов и занятого населения в субъектах ЮФО в 2010 году. В расчетах использовались статистические данные, представленные в сводных отчетах формы 1-НОМ ФНС РФ [1]. Так же в расчетах использовались статистические данные по основным социально-экономическим показателям [2]. Напомним, что в состав ЮФО входят следующие субъекты:
В абсолютных единицах налоговый доход по видам экономической деятельности в субъектах ЮФО в 2010 г. представлен ниже. Видно, что всего в ЮФО в 2010 г. было собрано 353 154 330 тысяч рублей налогового дохода. Наиболее весомый вклад внесла такая отрасль как обрабатывающие производства, налоговый доход от которой составил 82 829 926 тысяч рублей. Среди субъектов наибольший налоговый доход принес Краснодарский край. Доля Краснодарского края в налоговом доходе составила 40% или 142 550 763 тысячи рублей. Далее налоговый доход ЮФО делится следующим образом: Ростовская область – 28% (98 426 960 тыс. руб.), Волгоградская область – 23% (80 862 072 тыс. руб.), Астраханская область – 7% (22 991 789 тыс. руб.), Республика Адыгея - 1,5% (5 172 059 тыс. руб.), Республика Калмыкия – 0,9% (3 150 687тыс. руб.). Наибольший налоговый доход по видам экономической деятельности (ВЭД) в Краснодарском крае принесли следующие отрасли: обрабатывающие производства – 18,0% (25 719 077 тыс. руб.), оптовая и розничная торговля – 13,1% (18 615 282 тыс. руб.), строительство – 12,6% (18 010 057 тыс. руб.). Такой ВЭД как сельское хозяйство, охота и лесное хозяйство принес всего 4,0% (5 684 532 тыс. рублей) налогового дохода субъекта. Далее представлено распределение налогового дохода в ЮФО по ВЭД в 2010 г. В абсолютных величинах наиболее развитой отраслью являются обрабатывающие производства. Сельское хозяйство занимает лишь девятую позицию. Используем относительный показатель интенсивности налогообложения доходов субъектов (ОПИНдс) − величину собранного налогового дохода, отнесенную к численности занятого населения субъекта федерального округа. Таким образом, поскольку в ЮФО входят шесть субъектов, то имеем соответствующее количество относительных показателей ОПИНдсi , где нижний индекс i соответствует номеру субъекта в приведенном выше списке. Выбор этого показателя представляется закономерным, поскольку, именно, занятое население создает облагаемый налогом доход и несет соответствующее налоговое бремя. Доля занятого населения в общей численности населения в субъектах ЮФО варьирует в достаточно широком интервале от 196% (Волгоградская область) до 70,2% (Республика Калмыкия). Проведем ранжирование субъектов ЮФО по величине ОПИНдс в порядке убывания (таблица 1). Таблица 1. Интенсивность налогообложения доходов субъектов ЮФО в 2010 г.
Из таблицы 4.4.2 видно, что наибольшее значение этот показатель в 2010 г. имеет Волгоградская область (65758 рубль на одного занятого человека), а наименьшее – в Республике Калмыкия (27686 рубля). Интенсивность налогообложения населения в этих субъектах, различается более чем в 2 раза. Среднее значение этого показателя в ЮФО в 2010 г. составило 57769 рублей. По величине налогового дохода субъекта можно судить о создаваемых при производстве товаров (работ, услуг), а значит об экономической активности того или иного субъекта РФ. Для того чтобы выяснить, как образуется налоговый доход субъекта, рассмотрим структуру налогового дохода по видам экономической деятельности. Это поможет в какой-то степени оценить уровень и экономическую направленность развития субъектов в Федеральном округе. Расчет средних значений показателя  для всего ПФО по видам экономической деятельности позволяет оценить эффективность налогообложения по видам экономической деятельности в целом по федеральному округу. Литература
|
Похожие:
 |  | Хіі международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых | |
| Хіі международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых | | Общества Электронных приборов (eds) Института электро- и радиоинженеров (ieee,usa) на базе Томского политехнического университета... |
| Ссионального образования «Башкирский государственный аграрный университет» (Башкирский гау) проводит Вторую международную молодежную... | | Совет студенческого научного общества Национального фармацевтического университета приглашают Вас принять участие в ХХIІІ международной... |
| Конференции студентов и молодых ученых на английском языке «Актуальные вопросы медицины», которая состоится 28 апреля 2015 года в... | | Представлены материалы конференции молодых ученых «Актуальные проблемы современной механики сплошных сред и небесной механики», прошедшей... |
| Хіі международная научно-практическая конференция для студентов, аспирантов и молодых ученых | | Межвузовская научная конференция студентов и молодых ученых с международным участием на английском языке |