Текст книги "Разработка и применение электронных образовательных ресурсов при подготовке специалистов агроинженерного профиля. Сборник материалов семинара деканов агроинженерных факультетов и заседания Совета УМО по агроинженерному образованию"

И. В. Атанов,
проректор по учебной и воспитательной работе Ставропольского ГАУ
Информационные технологии в образовании и управлении Ставропольского государственного аграрного университета

На сегодняшний день одним из приоритетных направлений процесса информатизации современного общества является информатизация образования. Российское высшее образование стремительно переходит на новый этап информационного развития благодаря инновационным методикам обучения.

Ставропольский государственный аграрный университет обладает комплексной интегрированной системой, отвечающей современным стандартам мирового информационно-образовательного пространства. Основной задачей образовательного учреждения является повышение качества образования, выход в рейтинги лидеров и признание выпускников вуза на мировом рынке, что становится возможным благодаря автоматизации внутренних процессов и использования современных информационных систем, соответствующих международным стандартам и технологиям.

Серверная университета оснащена Blade-системой нового поколения PRIMERGY BX900 корпорации Futjitsu с шестью сервер-лезвиями PRIMERGY BX922 S2 представляющую собой усовершенствованную динамическую серверную инфраструктуру в едином корпусе (это два шестиядерных процессора Intel® Xeon® серий 5600, с оперативной памятью 48ГБ и 4-мя гигабитными сетевыми интерфейсами) и системой хранения объемом 31 ТБ. Сервер-лезвия, установленные в блейд-систему, объединены в отказоустойчивый кластер, который обеспечивает высокое быстродействие и безотказную работу серверов.

Стоит отметить, что все здания университета соединены между собой волоконно-оптической линией, которая имеет широкую полосу пропускания канала, высокую защищенность от несанкционированного доступа, высокую защищенность от внешних воздействий и переходных помех, что обеспечивает быстрый доступ ко всем сетевым ресурсам с максимальной скоростью передачи данных. Объединение всех компьютеров и рабочих станций в сети университета происходит по топологии кольцо, благодаря этому осуществляется устойчивая работа без существенного падения скорости передачи данных при интенсивной загрузке сети.

Все компьютеры сети подключены к сети Интернет. Общая скорость сети Интернет университета составляет 60Мбит/сек., этого хватает для полнофункционального обеспечения работы одновременно всех пользователей. Для бесперебойной работы в сети Интернет, вуз подключен к двум Интернет-провайдерам, с возможностью резервирования канала, в случае, когда у одного из операторов возникает форс-мажор.

Рис. 1. В лаборатории автоматизированных систем коммерческого учета электроэнергии

Ставропольский государственный аграрный университет обладает материальной базой, отвечающей современным информационным стандартам. Практически все аудитории университета оснащены мультимедийным оборудованием. Более 50 компьютерных классов оборудованы комплектом компьютеров, светодиодными проекторами и интерактивными досками. Более 25 лекционных аудиторий оборудованы проекторами, плазменными панелями, документ-камерами и акустическими системами. Уникальной, по своему оснащению, является аудитория № 1 факультета ветеринарной медицины. Аудитория оборудована мощным проектором (6500 люмен), большим экраном (размером 3*4 метра), мощной акустической системой (общая мощность 1,5кВт), светодиодными прожекторами, что позволяет использовать оборудование не только в учебном процессе, но и проводить культурно-массовые мероприятия.

Все закупки мультимедийной и компьютерной техники осуществляется проверенным поставщиком, компанией Полимедиа. В университете, отделом перспективным образовательных технологий (ОПОТ) постоянно отслеживаются новинки в области информационных технологий, и последним нововведением является закупка многофункциональных интерактивных дисплеев Flipbox 65. Этот многофункциональный и вместе с тем простой в использовании интерактивный дисплей обеспечивает возможность писать и рисовать в режиме флипчарта, отображать материалы и презентации с флеш-носителей, демонстрировать экран ноутбука, выходить в Интернет и проводить сеансы видеоконференцсвязи без каких-либо дополнительных средств связи.

Рис. 2. Контрольно-регулировочные испытания топливного насоса дизельного двигателя на компьютеризированном стенде СДМ-7,5

Для полнофункциональной работы сотрудников и студентов в учебном процессе используется более 150 программных продуктов общей стоимостью 28 млн рублей. Среди них такие производители программного обеспечения как: Microsoft Adobe ABBYY AutodeskCorel PTC Expert Systems. Вуз имеет подписку Microsoft Enrollment for Education Solutions (EES) это простая и выгодная программа лицензирования, которая позволяет учебным заведениям покрыть лицензиями весь парк ПК в рамках единого соглашения на подписку.

В университете используется платформа Lync, предназначенная для проведения интерактивных занятий. Возможности этой платформы поистине обширны и удобны для проведения дистанционного обучения. Она позволяет проводить обучение в любом месте при наличии интернета и гарнитуры, что удобно для студента и преподавателя, имеется поддержка видео и/или аудио в режиме реального времени, текстового чата, голосования, опросов, показа рабочего стола, интерактивной доски и записи конференции.

Рис. 3. Испытание дизельного двигателя на стенде с использованием информационно-вычислительного комплекса ИВК ДВС

Построение электронного документооборота в настоящее время является наиболее актуальной задачей. Решением проблемы, связанной с интеграцией, поиском единого хранилища информации и многократного ввода одних и тех же данных, позволила решить платформа Microsoft SharePoint, обеспечивающая увеличение производительности труда и управление контентом в знакомой среде Office.

Электронная почта сегодня стала одним из основных средств коммуникации как внутри вуза, так и за его пределами, поэтому важность безотказной работы почтовой системы трудно переоценить. В университете используется корпоративная почта на базе Microsoft Exchange Server, поддерживающая систему обмена мгновенными сообщениями и реализованную отказоустойчивость с необходимость резервного копирования.

В Ставропольском государственном аграрном университете постоянно разрабатывается и совершенствуется собственное программное обеспечение. Создана своя система базы данных студентов и выпускников, называемая АИС-Контингентом. Она отслеживает студента более чем по 120 параметрам: ФИО, Фото, Адреса, Сведения о родителях, Изучаемые языки и т. д. В ней реализованы такие возможности как история перемещений, аттестация и балльно-рейтинговая оценка, ведомости и справки, мастер отчетов.

Рис. 4. Изучение автоматизированных систем теплоснабжения с использованием персонального компьютера

Кроме этого, разработана АИС-Расчет учебных часов и штатов, позволяющий производить расчет по планам 2-го и 3-го поколения, учет особенностей организации учебного процесса для различных форм проведения занятий, учет аудиторной и внеаудиторной нагрузки, контроль соответствия учебных групп рабочим учебным планам, возможность прогноза штатного расписания и нагрузки на 3–5 лет, а также отчеты по нагрузкам кафедр, факультетов.

Следующая разработка, это АИС-Расписание занятий, работающая в терминальном режиме, которая позволяет формировать расписание, аудиторный фонд, осуществлять проверки накладок и расхождений, производить отчеты.

В университете действуют информационные технологии и в управлении кадрового состава. Реализованы три взаимоувязанные виды оценки персонала, где процедуры оценки полностью автоматизированы на базе платформы 1С Предприятие. В рамках рейтинговой оценки осуществляется формирование базы данных о результатах работы ППС, при этом обеспечивая преемственность от года к году. Максимально возможная автоматизация позволяет свести к минимуму человеческий фактор в расчетах и сократить время обработки данных и формирования отчетов об оценке. Также в рамках рейтинговой оценки задействован банк данных личных творческих планов ППС. Метод 360 градусов позволяет определять потребности в повышении квалификации сотрудников, компетенции, которые необходимо развить, создавать планы индивидуального развития, осуществлять подбор проектной команды и выявлять сотрудников, способных работать над сложными проектами.

Рис. 5. Студенческое конструкторское бюро электроэнергетического факультета

Осуществлять грамотное обучение студентов позволяет мощная информационная база научной библиотеки. Информационно-библиотечное обеспечение учебных и научных программ университета связано с внедрением электронных информационных технологий. В Научной библиотеке Ставропольского государственного аграрного университета созданы отделы по работе с информационными ресурсами: медиацентр, электронный читальный зал для студентов, диссертационный читальный зал, отдел научного цитирования. В настоящее время библиотека оснащена необходимым телекоммуникационным и электронным оборудованием, имеет свободный доступ в сеть Интернет. Объем электронного каталога составляет свыше 400 тыс. библиотечных описаний информационно-библиотечных ресурсов с предоставлением информации в интернет. Объем введенной базы данных и созданной электронной базы данных читателей стали основой для перевода обслуживания читателей в режим автоматизированной книговыдачи.

Рис. 6. Применение информационных, интерактивных форм обучения по дисциплине «Охрана труда»

В качестве платформы для обеспечения единой точки доступа к электронным информационным ресурсам научной библиотеки университета разработан библиотечный сайт (с реализацией доступа к электронной библиотеке университета, распределенному электронному каталогу, ресурсам удаленного доступа, организацией работы виртуальной справочной службы, новостной лентой и другими сервисами).

На современном этапе Научная библиотека университета выступает в роли создателя собственных информационных ресурсов, осуществляет поддержку собственных баз данных. Электронная библиотека «Труды ученых СтГАУ» формируется из полнотекстовых электронных версий внутривузовских изданий на основании лицензионных договоров с авторами.

Немаловажным информационным ресурсом является система дистанционного обучения. Она реализована средой Moodle, предназначенной для создания качественных дистанционных курсов. По своим возможностям Moodle позволяет работать с открытым исходным кодом, что использовано в вузе для настройки образовательного проекта. Результатом работы проекта является создание регионального центра дистанционного образования, где реализованы широковещательные форумы и чаты, адресные обращения и рассылки.

Охватив самые важные направления информационного развития университета, хотелось бы затронуть защиту персональных данных. В качестве программно-аппаратной защиты нами выбран комплекс VipNet компании ИнфоТекс, позволяющий организовывать полную защиту информации в сети университета. Для решения информационной безопасности комплекс VipNet нацелен на создание защищенной, доверенной среды передачи информации ограниченного доступа с использованием публичных и выделенных каналов связи путем организации виртуальной частной сети (VPN) с одним или несколькими центрами управления. Кроме этого используется система защиты информации DallasLock, работающая в качестве средства опознавания пользователей системы аппаратными электронными идентификаторами:

USB-флеш-накопителями, электронными ключами TouchMemory, USB-ключами AladdineToken. Система обеспечивает защиту стационарных и портативных компьютеров как автономных, так и в составе локальной вычислительной сети от несанкционированного доступа в соответствии с требованиями законов РФ, стандартов и руководящих документов.

Комплексная защита объектов информатизации Вуза относится к централизованной охране. В Ставропольском государственном аграрном университете введен в эксплуатацию пункт централизованной охраны (ПЦО). Элементами системы ПЦО являются технические средства охранно-пожарной сигнализации, система видеонаблюдения на базе установленных Серверов видеоконтроля, система охранно-тревожной сигнализации и система озвучивания, оповещения и управления эвакуации.

Комбинированная система охранно-пожарной сигнализации с модульной структурой организована на рабочем месте дежурного оператора службы охраны для управления работой следующих подсистем: охранная и пожарная сигнализация, контроль доступа, видеонаблюдение (теленаблюдение). Системой сбора и обработки информации занимается программное обеспечение «Синергет™», обеспечивающее централизованную обработку, распределение и хранение информации всех подсистем комплекса.

Стремительное развитие сетевых информационных технологий, открыло новые перспективы в сфере образования. Можно с уверенностью утверждать, что в современном мире имеет место тенденция слияния образовательных и информационных технологий и формирование на этой основе принципиально новых интегрированных технологий обучения, основанных, в частности, на Интернет-технологиях.

Применение информационных технологий в Ставропольском государственном аграрном университете позволяет формировать ключевые компетенции студентов. Работа с информационными технологиями приучает учащихся понимать смысл каждой операции, ее взаимосвязь с другими видами работы, формулировать и конкретизировать задание, выделять этапы его выполнения, проводить аналогии и осуществлять перенос умений в новые условия, исследовать другие возможности в образовательной системе. При использовании современных информационных технологий, коренным образом изменяются способы формирования визуальной информации, становится возможным создание «наглядной абстракции». В результате такой работы выпускники являются информационно-компетентными, владеющими современными технологиями, имеющие навыки поиска информации в различных источниках и ее обработки, способные адаптироваться и конкурировать на рынке труда.

А. В. Орлянский,
декан факультета механизации с.х., к.т.н. Ставропольский ГАУ
Информационные технологии при проектировании и оптимизации кормоуборочных процессов

Кормопроизводство – системообразующая отрасль, увязывающая растениеводство и животноводство в единый производственный комплекс.

Доля затрат на корма в структуре себестоимости молока и говядины составляет 50–55 %.

Снижение себестоимости и повышение качества кормов из трав при их заготовке и хранении приводит к:

– к повышению качества и энергетической ценности кормов;

– лучшей поедаемости и усвояемости кормов животными;

– снижению расхода более дорогих и менее физиологичных концентрированных кормов.

При улучшении качества корма за счет снижения потерь на 20–30 % себестоимость животноводческой продукции может быть снижена минимум на 10–15 %.

Поэтому очень актуальной является проблема проектирование эффективного, адаптивного к реальным производственным условиям кормоуборочного процесса.

Производственный процесс заготовки кормов представляет собой сложную уборочно-транспортную систему и может реализовываться множеством технологических вариантов, разнообразными комплексами кормоуборочных машин. Так, например, сено можно заготавливать: рассыпное (с измельчением и без него, по прямоточной или перевалочной схеме подбора-погрузки-транспортировки) и прессованное (в тюки и рулоны разных размеров и брикеты), с полевой сушкой и с активным вентилированием. На выполнении каждой операции процесса заготовки сена можно использовать множество машин с различными технологическими и техническими характеристиками. К примеру, для скашивания трав на современном рынке отечественной и зарубежной сельскохозяйственной техники предлагается несколько сотен моделей косилок, различающихся конструктивными, технологическими, агрегативными особенностями и характеристиками. Аналогичная ситуация характерна и для граблей, ворошилок, подборщиков и погрузчиков корма.

Многовариантность качественной и количественной структуры кормоуборочного процесса обусловливает актуальность проблемы выбора адаптивного к заданным производственным и агроклиматическим условиям варианта технологии и соответствующего набора машин, обеспечивающих ресурсосбережение при высоком качестве заготавливаемого корма. Решение этой проблемы усложняется изменчивостью агроклиматических условий не только в различных регионах страны, но даже на территории отдельных субъектов Российской Федерации. Так, в границах Ставропольского края выделяют 4 агроклиматические зоны: от 1-й – полупустынной до 4-й – предгорной.

Для получения адекватной модели кормоуборочной системы необходимо учитывать также вероятностную природу эксплуатационно-технологических свойств и надежности агрегатов, взаимодействий элементов и подсистем кормоуборочной системы и динамики изменения характеристик обрабатываемого материала во время вегетации и после скашивания.

Таким образом, для проектирования и исследования кормоуборочных процессов необходимо создать модель исследуемой системы, имеющую структурное и функциональное подобие реальному процессу, описывающую все основные технологические варианты и учитывающую стохастический характер воздействий внешней среды, динамики свойств обрабатываемого сырья и взаимодействий элементов и подсистем [1;3;4;5;6]. В наибольшей степени указанным требованиям к разрабатываемой модели кормоуборочной системы соответствует метод имитационного моделирования, который, позволяет исследовать систему, содержащую элементы дискретного и непрерывного действия, учитывать вероятностную природу факторов внешней среды и внутрисистемных процессов [2;3;6].

Для получения модели, обладающей универсальностью и способностью к последующему усовершенствованию, целесообразно использовать блочную структуру модели, когда основные ее компоненты разрабатываются и реализуются как отдельные самостоятельные блоки-подсистемы, а затем они синтезируются в единую модель с учетом общесистемных целей и задач [1;3;4;6]. Блочный принцип имитационного моделирования производственных процессов реализован нами в общей модели кормоуборочной системы [2;3;4], которая включает 6 блоков (рис. 1).

Рисунок 1 – Структура имитационной модели уборочно-транспортной системы заготовки кормов:

1 – блок исходных данных; 2 – блок имитации технологических операций от скашивания трав до закладки корма на хранение; 3 – блок формирования и учёта влияния метеоусловий; 4 – блок учёта динамики провяливания скошенных трав и сопряжения подсистем; 5 – блок расчета выходных характеристик системы; 6 – блок оптимизации и принятия решений

В 1-м блоке модели на основе статистических данных, результатов испытаний и натурных исследований формируется и хранится информация о производственных условиях (объемы заготовки кормов, размеры полей, расстояния перевозки корма, виды и урожайность кормовых культур и пр.); метеоусловиях зоны исследований (температура и относительная влажность воздуха, вероятность выпадения осадков и их характеристики); структуре исследуемых технологических вариантов заготовки кормов (наборе технологических операций); применяемых комплексах машин, их эксплуатационных свойствах и технико-экономических характеристиках; физиологических и технологических характеристиках убираемых кормовых культур (изменение питательности по фазам вегетации растений, скорость сушки скошенных трав в поле, динамика потерь питательности при различных способах сушки и пр.).

Во 2-м блоке моделируется выполнение всех технологических операций исследуемого процесса кормозаготовки. При реализации модели на ЭВМ воспроизводится реальная последовательность действий агрегатов на поле. Съем информации о показателях работы осуществляется по принципу «особых состояний», то есть в моменты наступления характерных событий. За «особые состояния» каждого агрегата принимаются моменты завершения элементарных технологических циклов (например, завершение обработки гона, загрузка транспортного средства, завершение рейса, укладка порции корма на хранение и пр.), а также моменты наступления отказа агрегата и его устранения.

Используя статистические данные об эксплуатационно-технологических свойствах кормоуборочных агрегатов (параметры законов распределения рабочей скорости, времени разворота, времени загрузки и разгрузки и др.) и показателях надежности машин (наработка на отказ, время устранения отказа) имитируется рабочий процесс каждого агрегата на выполнении элементарного технологического цикла.

В результате реализации алгоритма выполнения технологических операций формируются в виде кусочно-линейных функций траектории состояний отдельных агрегатов и подсистем во времени. Характеристиками состояний являются наработка, составляющие баланса времени агрегатов и остаточный ресурс безотказной работы агрегатов.

Блок 3 формирует на все дни кормоуборки следующие характеристики метеоусловий: среднедневные температуру и относительную влажность воздуха, количество осадков и продолжительность их выпадения в ненастные дни. Характеристики метеоусловий моделируются в соответствии с экспериментальными законами их распределения на основе зональных статистических данных, содержащихся в блоке 1 модели.

На основе характеристик метеоусловий, сформированных в блоке 3, экспериментальных данных динамики изменения физиологических свойств, питательности и влажности убираемых растений, блоком 4 моделируется продолжительность сушки скошенных трав до кондиционной влажности и сопутствующие потери питательной ценности корма. Скорость сушки трав в поле определяет необходимые технологические разрывы во времени между смежными операциями процесса. Необходимый разрыв в обработанной площади между смежными операциями определяется в соответствии с агротехническими требованиями с учетом скорости сушки травяной массы и темпа кормоуборочного процесса [2;3;4].

Важнейшей процедурой реализации блочной имитационной модели кормоуборочной системы является синтез траекторий состояний составляющих подсистем в общую траекторию состояний системы с учетом закономерностей взаимодействия подсистем между собой и динамики изменения свойств обрабатываемого материала. В основу методики синтеза подсистем, моделирующих технологические операции кормоуборочного процесса, положено сравнение и, при необходимости, корректировка траекторий наработки подсистем в текущее системное время. Программа с заданным временным шагом «Δt» проверяет наработку каждого звена уборочного комплекса, сравнивает попарно наработку предыдущего звена с последующим и определяет: выдерживается ли рекомендуемый технологический разрыв в обработанной площади между этими звеньями? Если рекомендуемый разрыв выдерживается, то оба звена продолжают работу, если нет – одно из звеньев приостанавливает работу до достижения рекомендуемого разрыва и траектория его состояний корректируется.

Скорректированные после учета влияния метеоусловий и синтеза подсистем траектории состояний агрегатов, подсистем и системы в целом содержат информацию о наработке, затратах труда, расходе топлива и других материалов, составляющих баланса времени работы всех агрегатов, включая простои по метеоусловиям, из-за согласования работы с другими технологическими звеньями, из-за поломок. В сочетании с технико-экономическими характеристиками машин и агрегатов, удельными энергетическими и стоимостными показателями, этих данных достаточно для оценки эффективности работы агрегатов и всей проектируемой кормоуборочной системы по различным критериям оптимизации. Расчет этих критериев осуществляется в блоке 5 общей модели кормоуборочной системы (рис. 1). Выбор адаптивного, ресурсосберегающего варианта для заданных агроклиматических и производственных условий осуществляется в блоке 6 перебором вариантов по разработанному пользователем плану вычислительного эксперимента и принятым критериям оптимизации.

Приведенные общие подходы и принципы проектирования и оптимизации кормоуборочных систем на основе имитационного моделирования реализованы нами в программном комплексе для ЭВМ Agro-Profi [7]. Этот комплекс позволяет оценить эффективность отдельных машин и уборочных комплексов с целью полного или частичного обновления парка кормоуборочных машин, обоснования рационального транспортного обслуживания кормоуборочных машин, оценки адаптивности агрегатов еще на стадии покупки и даже проектирования.

Библиографический список:

1. Жалнин, Э. В. Аксиоматизация земледельческой механики (начальные положения) / Э. В. Жалнин. – М.: ВИМ, 2002. – 204 с.

2. Орлянский, А. В. Обобщенная имитационная модель технологического процесса заготовки сенажа / А. В. Орлянский, И. А. Орлянская // Труды Кубанского государственного аграрного университета. Серия: Агроинженер. – Краснодар, 2008. – № 8. – С. 75–77.

3. Орлянский, А. В. Основные принципы построения имитационной модели уборочно-транспортной системы заготовки кормов [Текст] / А. В. Орлянский // Механизация и электрификация сельского хозяйства. – 2007, № 7. – С. 35–36.

4. Орлянский, А. В. Проектирование ресурсосберегающих кормоуборочных систем с использованием имитационного моделирования / Орлянский А. В. // Модернизация сельскохозяйственного производства на базе инновационных машинных технологий и автоматизированных систем: сборник докладов 12-й международной научно-технической конференции. – М.: ВИМ. 2012. – С. 779–786.

5. Попов, В. Д. Моделирование и оптимизация процессов и технологий заготовки кормов из трав в условиях Северо-Запада России [Текст] / В. Д. Попов, A. M. Валге. – СПб.: СЗНИИМЭСХ, 2005. – 176 с.

6. Советов, Б. Е. Моделирование систем [Текст]: учеб. для вузов / Б. Е. Советов, С. А. Яковлев. – М.: Высш. шк., 2001. – 343 с.

7. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2008610015. AgroProfi (Программа расчета эффективности кормоуборочной техники на основе имитационного моделирования) / Орлянский А. В., Кулаев Е. В., Орлянская И. А., Петенев А. Н.; правообладатель ООО «Комбайновый завод «Ростсельмаш». – № 2007614054; заявл. 16.10.07; зарегистр. 09.01.08.