Geum.ru

Бурнаевский Игорь Сергеевич, студент, Национальный исследовательский университет «миэт», igor bs@mail ru 12 программа

Вид материалаПрограмма

Содержание


Термокомпенсация НАНОСТРУКТУРированых сорбционных сенсоров влажности Газов
Подобный материал:
1   ...   15   16   17   18   19   20   21   22   23

Разработка программно-аналитического комплекса для принятия решений в области подготовки кадрового резерва по приоритетным направлениям развития науки, техники и технологий Российской Федерации

Румянцев Николай Михайлович, студент,
dorgaliser@hotmail.com,
Ольнев Александр Сергеевич, студент,
hitt2009@hotmail.com
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»


Мониторинг показателей обучения и развития специалистов в деятальности предприятия имеет целью не только получение количественных и качественных характеристик развития компетенций сотрудников предприятия, но и подготовка кадрового резерва всех уровней, обработка заявок на обучение, планирование и оценка рисков выделенного бюджета на обучение и составление плана по обучению резервистов.

Применение математических алгоритмов предоставляет лицам, принимающим решение по планированию кадрового резерва и бюджета на обучение эффективный инструментарий для составления кадрового резерва и профессионального развития каждого сотрудника на всех этапах деятельности предприятия.

Предполагается использование имитационной модели бизнес-процессов, происходящих на предприятии. Модель включает в себя журнал профессионального роста сотрудников, журнал регистрации обучения специалистов, которые взаимодействуют с банком данных кадрового резерва предприятия.

Модель для прогнозирования профессионального роста сотрудника и принятия решения о его включении в список кадрового резерва включает в себя следующие факторы:
  • обработка анкеты кандидата;
  • формирование профиля резервиста;
  • обработка заявок на обучение и фиксация всех этапов повышения квалификации в профиле резервиста и в журнале обучения специалистов;
  • анализ информации журнала обучения резервиста компетенций специалистов;
  • принятие решения о включении сотрудника в список кадрового резерва.

Списки кадрового резерва делятся на категории в зависимости от квалификации специалистов и обязанностей, накладываемых на класс потенциальных вакантных мест.

Входными данными для моделирования является электронная анкета специалиста, документы, подтверждающие его квалификацию и оценки компетенций специалиста, проведенные аттестационной комиссией. Предлагаемая модель реализована при разработке программного комплекса, автоматизирующий процесс подготовки списков кадрового резерва на основе анализа данных о компетенциях специалистов и пройденных ими курсов повышения квалификации.

Поиск новых методов обработки информации в задачах мониторинга профессионального развития сотрудников предприятия и их математическое и экономическое обоснование представляю высокую практическую и экономическую значимость для составления списков кадрового резерва предприятия. Имитационные модели и методы анализа и обработки информации о пройденном обучении, внутренних аттестация и повышения квалификации могут получить развитие при в рамках программного комплекса для подготовки списков кадрового резерва. Данные задачи могут быть особенно актуальны для крупных производств и предприятий, где составление списков кадрового резерва имеет жизненно важное значение для эффективного функционирования данных предприятий.

Термокомпенсация НАНОСТРУКТУРированых сорбционных сенсоров влажности Газов



Сажинев Юрий Сергеевич, инженер ЗАО «ЭКСИС»;
аспирант, Национальный исследовательский университет
«МИЭТ» , software@pnc.ru




В настоящее время одной из актуальных задач остается определение содержания влаги, и особенно ее низких концентраций в газообразных средах и органических растворителях. Многие производственные процессы, в том числе в микроэлектронике, чувствительны к влажности окружающих газов. Влажность, часто решающим образом, влияет на качество и количество выпускаемой продукции и задача ее измерения, особенно ее микроколичеств, является весьма распространенной и актуальной.

Сорбционные методы измерения влажности имеют наилучшие характеристики для измерения малых концентраций влаги по сравнению с другими известными методами [1]. Однако при их использовании необходимо также учитывать температуру измеряемой среды.

Исследования проводились на наноструктурированных сорбционных сенсорах, производимых фирмой ЗАО «ЭКСИС», предназначенных для измерения влажности в диапазоне от -80 °C т.р. до 0 °C т.р. Принцип действия рассматриваемых сенсоров микровлажности основан на зависимости емкости слоя диэлектрика от количества сорбированной им влаги. С изменением температуры измеряемой среды возникает ошибка – сенсор имеет сложную температурную зависимость. При измерении влажности в диапазоне от -80 °C т.р. до -20 °C т.р. откалиброванным при комнатной температуре сенсором, эта зависимость является особенно критичной, внося большую температурную погрешность в данные измерений, которая составляет до 0.8 °C т.р. на 1 °C. Зависимость имеет достаточно непростой характер для выражения в аналитической форме – при влажности до -20 °C т.р. её можно описать линейно, но при -50 °C т.р. линейное описание уже неверно отображает её характер.

При создании измерительной аппаратуры аппаратная часть является критичной. Стоимость комплектующих деталей упирается в стремление сделать преобразователь как можно надёжнее, точнее и дешевле. Поэтому было решено воспользоваться математическими методами для подавления температурного влияния, как наиболее подходящими с точки зрения аппаратных и вычислительных затрат.

В рамках исследования было проверено несколько вариантов интерполяции и аппроксимации температурной зависимости, но лучший результат показал алгорит, названный нами «методом четырёх коэффициентов». Его суть заключается в том, что массив точек влажность-ёмкость, снятых при разных температурах, проходит математическую обработку, в результате которой для каждого значения калибровочной влажности получается 4 коэффициента. Таким образом, температурная погрешность измерения влажности сводится к минимуму.

В результате исследования был разработан алгоритм термокомпенсации для наноструктурированного сорбционного сенсора влажности. При этом удалось добиться сокращения температурной погрешности до 0.1 °C т.р. на 1 °C во всём температурном диапазоне (от -20 °C до 40 °C).

Выражаем благодарность коллективу ЗАО «ЭКСИС» за всестороннюю помощь в проведении исследований.

----------

[1] S. Basu, S. Chatterjee, M. Saha, S. Bandyopadhay, K. Kr. Mistry, K. Sengupta, Sensors and Actuators, B 79 (2001) 182-186.