Обоснование параметров и режимов работы учебных тренажеров лесозаготовительных машин тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.21.01, кандидат наук Курасов, Павел Александрович

• Курасов, Павел Александрович
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Курасов, Павел Александрович

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

Введение

1. ЗАДАЧА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН

1.1. Человеко-машинные системы и роль оператора

1.2. Основные подходы к анализу операторской деятельности человеко-машинных систем управления лесозаготовительными машинами

1.3. Требования к человеку-оператору лесозаготовительных машин

1.4. Выявление профессионально-важных качеств человека-оператора и их связь с эффективностью профессиональной деятельности

1.5. Современные подходы к организации профессиональной подготовки операторов лесозаготовительных машин

1.6. Постановка цели и задач исследований

2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ И МОДЕЛИ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА МАШИННОЙ

ЛЕСОЗАГОТОВКИ

2.1. Математическая модель управления технологическим оборудованием лесозаготовительных машин

2.3. Метод определения точности горизонтального наведения рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево

2.4. Метод оценки точности наведения выдвижением рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево

2.5 Метод исследования зрительно-моторного слежения

2.6 Выводы по главе

3 АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ И ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ТРЕНАЖЕРНЫХ СИСТЕМ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ ОПЕРАТОРОВ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН

3.1 Обоснование и разработка структуры тренажерной системы профессиональной подготовки операторов лесозаготовительных машин

3.2 Структура технических средств получения первичной информации об эффективности профессиональной деятельности операторов лесозаготовительных машин

3.3 Автоматизированный микропроцессорный прибор МПП

3.4 Расчет погрешностей измерения показателей психофизиологических тестов

3.5 Структура интеллектуальных средств поддержки принятия решений по оценке профессиональной пригодности и выбору режимов работы тренажера

3.6 Разработка алгоритмического программного обеспечения

3.7 Выводы по главе

4. МЕТОДИКА И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОДГОТОВКИ ОПЕРАТОРОВ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН НА ТРЕНАЖЕРЕ

4.1 Методика оценки профессиональной пригодности операторов лесозаготовительных машин

4.2 Результаты экспериментальных исследований зрительно-моторного слежения

4.3. Результаты экспериментальных исследований динамики оценки способности к ситуационному управлению операторов лесозаготовительных машин

4.4 Результаты экспериментальных исследований по оценке профессиональной пригодности операторов лесозаготовительных машин

4.5 Результаты экспериментальных исследований по выбору режима работы тренажеров

4.6 Выводы по главе

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

ПРИЛОЖЕНИЕ А

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

БД - база данных;

ВДТ - видеодисплейный терминал;

ЖКИ - жидкокристаллический графический индикатор;

ИДК - информационно-диагностический комплекс;

ЛМ - лесозаготовительная машина;

ЛПК - лесопромышленный комплекс

МПП - микропроцессорный прибор;

ОЗУ - оперативное запоминающее устройство;

ОС - обратная связь;

ПВК - профессионально-важные качества;

ПЭВМ - персональная электронно-вычислительная машина;

РДО - реакция на движущийся объект;

СКО - среднеквадратическое отклонение;

СППР - система поддержки принятия решений;

СУБЗ - система управления базой знаний;

ЧМС - человеко-машинная система;

ЭСУ - эргатическая система управления.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Обоснование параметров и режимов работы учебных тренажеров лесозаготовительных машин»

Введение

Актуальность темы. Исследованию процесса взаимодействия человека и лесозаготовительных машин посвящено множество исследований проводимых в рамках технических наук. Все большее внимание уделяется решению задачи повышения производительности труда и качества заготавливаемой древесины путем совершенствования методик профессиональной подготовки операторов лесозаготовительной техники.

Выступая в роли интеллектуальной системы управления техническим объектом, оператор характеризуется таким параметрами как устойчивость и качество регулирования, а также динамическими характеристиками перерегулирования. Идентификация этих параметров характеризует качество работы человека и определяет прогностическую оценку эффективности всей системы в целом.

Разработка эффективных методов и средств для подготовки операторов лесозаготовительных машин является актуальной задачей.

Степень разработанности темы. Важный вклад в развитие науки в области анализа взаимодействия операторов и лесозаготовительных машин внесли ученые: В.С. Сюнев, Ю.Ю. Герасимов, В.С. Селиверстов, А.К. Алексеев, В.В. Кальниш, Г.Г. Себряков, Е.А. Бурлак, П.А. Падласов, Е.Ю. Виноградова, H. Ovaskainen, A. Kariniemi, C. Berger и др. Особое внимание исследованию человека при его работе на лесозаготовительной технике уделено в работах: Ю. Ю. Герасимова, А. П. Соколова, А. А. Селивёрстова, В. С. Сюнёва, H. Ovaskainen, A. Kariniemi и др. В известных трудах не представлены методики и технические средства для реализации оценки точности в задачах наведения рабочего органа лесозаготовительных машин.

Целью работы является повышение качества подготовки операторов лесозаготовительных машин.

Объектом исследования является процесс сортиментной лесозаготовки.

Предметом исследования являются методы и аппаратно-программное обеспечение для развития и оценки профессиональных навыков операторов

лесозаготовительных машин.

Научные положения, выносимые на защиту

1. Математическая модель взаимодействия оператора и технологического оборудования лесозаготовительной машины при осуществлении сортиментной лесозаготовки, обеспечивающая учет индивидуальных психофизиологических характеристик операторов.

2. Метод оценки точности горизонтального наведения рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево, позволяющий производить оценку эффективности операторской деятельности в задачах линейного наведения на этапе обучения на тренажерах.

3. Метод оценки точности наведения выдвижением рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево, позволяющий производить оценку эффективности операторской деятельности в задачах объемного наведения на этапе обучения на тренажерах.

4. Параметры и режимы работы тренажера профессиональной подготовки операторов лесозаготовительных машин, позволяющего производить оценку качества подготовки операторов лесозаготовительных машин.

Научная новизна работы

1. Разработана математическая модель взаимодействия оператора и технологического оборудования лесозаготовительной машины, отличающаяся тем, что учитываются инерционность гидравлической системы лесозаготовительной машины и процессы восприятия и обработки информации человеком.

2. Разработан метод оценки точности горизонтального наведения рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево, отличающийся тем, что оценка производится на этапе обучения оператора на тренажере и учитывает его накопленные навыки в задачах позиционирования в горизонтальной плоскости.

3. Разработан метод оценки точности наведения выдвижением рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево отличающийся тем, что оценка производится на этапе обучения оператора на тренажере и учитывает его

накопленные навыки в задачах объемного наведения.

4. Научно обоснованы параметры и режимы работы тренажера профессиональной подготовки операторов лесозаготовительных машин, отличающиеся возможностью построения индивидуальных траекторий обучения.

Теоретическая значимость работы заключается в разработке математического, методического и алгоритмического обеспечения системы оценки профессиональных качеств оператора лесозаготовительных машин при осуществлении сортиментной лесозаготовки.

Практическая значимость работы заключается в том, что разработанные методы и модель позволяют:

1. Обеспечить повышение точности в задачах имитационного моделирования работы человека при симуляции работы операторов лесозаготовительных машин.

2. Определить точность наведения рабочего органа лесозаготовительной машины оператором в горизонтальной оси с учетом влияния результатов накопленного опыта оператора.

3. Определить точность наведения рабочего органа лесозаготовительной машины при помощи выдвижения на дерево в оси перпендикулярной оператору.

4. Повысить функциональные возможности тренажера лесозаготовительных машин за счет определения параметров психофизиологических характеристик человека в зрительно-моторном тракте восприятия.

5. Повысить точность оценки степени подготовки операторов лесозаготовительных машин.

Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Результаты диссертации по паспорту специальности 05.21.01 - «Технология и машины лесозаготовок и лесного хозяйства» соответствуют пунктам: 4 «Исследование условий функционирования машин и оборудования, агрегатов, рабочих органов, средств управления», 9 «Автоматизация управления машинами, выбор систем учета лесопродукции, эргономики и безопасность условий труда», 12 «Разработка методов оценки качества, обоснование эффективности технического

обслуживания и сервиса машин и оборудования лесопромышленного и лесохозяйственного назначения».

Достоверность выводов и результатов исследований обеспечена проверкой адекватности математической модели взаимодействия оператора и технологического оборудования лесозаготовительных машин, а именно, сопоставлением результатов имитационного моделирования с данными эксперимента, а также использованием методов математической статистики при планировании экспериментов и обработке их результатов.

Реализация работы. Разработанные в ходе диссертационного исследования методы, модели и структуры технических средств используются в учебном процессе ФГБОУ ВО «ПГТУ» при подготовке бакалавров направления 27.03.04 «Управление в технических системах» и обучающихся по профессии рабочих 14269 «Машинист трелевочной машины». Основные положения диссертационной работы использовались при выполнении НИР по заказу Министерства образования и науки РФ № 25.1095.2017/4.6, в которой автор являлся исполнителем

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на: международных научно-технических и научно-практических конференциях «Промышленная безопасность:», г. Йошкар-Ола, 2011г.; «Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы», г. Йошкар-Ола, 2012 г.; Всероссийской конференции с международным участием «Научному прогрессу - творчество молодых», г. Йошкар-Ола, 2012-2013 г.

Личное участие автора в получении результатов состоит в определении целей и задач исследования, анализе проблем обеспечения надежности человеко-машинной системы на примере лесозаготовительной техники, разработке математической модели взаимодействия оператора и технологического оборудования лесозаготовительных машин, разработке метода оценки точности горизонтального наведения рабочего органа лесозаготовительной машины на дерево и метода оценки точности наведения выдвижением рабочего органа

лесозаготовительной машины на дерево, проведении статистического анализа результатов измерений по разработанным методам, разработке алгоритмов работы и структурных схем тренажера оператора лесозаготовительных машин.

Публикации. Основное содержание диссертационной работы отражено в 15 печатных работах объемом 8,67 п.л., авторский вклад 4.18 п.л., из них 5 статей в журналах, рекомендованных ВАК РФ, 2 статьи в SCOPUS, 2 патента РФ на изобретение, 6 работ в материалах и трудах конференций.

Структура и объем работы

Диссертация состоит из введения, четырех глав, выводов и рекомендаций, списка использованных источников из 149 наименований. Основное содержание работы изложено на 134 страницах машинописного текста, иллюстрировано 41 рисунком, сопровождено 9 таблицами и приложением.

1. ЗАДАЧА ОБЕСПЕЧЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАБОТЫ ЛЕСОЗАГОТОВИТЕЛЬНЫХ МАШИН

Вопросы повышения экономической эффективности ведения лесного хозяйства сегодня с завидной регулярностью обсуждаются на самых различных площадках: государственных структурах, бизнес-форумах, научных и образовательных учреждениях, экологических организациях.

На сегодня Российская Федерация занимает 5 место по объему учтенных лесозаготовок, уступая Канаде, Индии, Китаю и Бразилии. При этом лесопромышленный комплекс (ЛПК) демонстрирует достаточно разнонаправленные результаты. По данным Росстата вклад лесного сектора в экономику РФ составляет порядка 1,3% от ВВП.

Существует отставание России от индустриально развитых стран по производительности труда в ЛПК. Годовой доход российского производителя в среднем с 1 м3 древесины составляет порядка 70 долл. США, а в Финляндии около 350 долл. США [1].

Тем не менее, вне зависимости от оценок текущего состояния ЛПК все эксперты единодушно сходятся во мнении, что долю лесопромышленного комплекса в экономике страны можно удвоить уже в ближайшее время[2].

С 2015 года запущены пилотные проекты Федеральной концепции интенсивного использования и воспроизводства лесов. Ожидается, что в результате реализации проекта заметно повысится экономическая отдача от использования лесов за счет получения с лесных участков максимально возможного объема товарной древесины. Использование модели интенсивного лесопользования позволит потенциально повысить «выход» древесины с гектара в 2-3 раза, достигнув показателей Финляндии и Швеции.

Выявление резервов и разработка мероприятий по повышению уровня использования рабочей силы на предприятиях лесного хозяйства является сегодня важной и актуальной задачей.

1.1. Человеко-машинные системы и роль оператора

Технологическая схема современного производства имеет очень сложную организационную структуру. Зачастую она состоит из множества подсистем, отличающихся между собой размерами, энергонасыщенностью, сложностью внутренней организации и т.п., а также совокупностью их связей между собой.

Исходя из этого, для оценки надежности системы в целом необходимо произвести тщательный анализ ее структуры, оценить возможность возникновения аварийных ситуаций на ее отдельных элементах и определить основные направления действий для обеспечения безопасности работы.

Систему, в которой человек или группа людей производит взаимодействие с технологическим оборудованием и при этом происходит процесс обработки информации и управления производством материальных ценностей принято называть человеко-машинной системой [3].

П. Г. Белов, в своей работе рассматривает модель человеко-машинной системы (рис. 1.1), включающей в себя человека (Ч), машину (М), рабочую среду (С). Данные элементы модели взаимодействую между собой при помощи установленной технологии (Т) [4].

Ч С М

Рисунок 1.1- Модель человеко-машинной системы(Цит по [4])

На данной схеме входные воздействия на систему представлены в виде функции I(t), результат работы человеко-машинной системы - E(t). Квадратом обозначена зона, определяющая содержание ЧМС. Операторы технологического

процесса обозначены при помощи буквы «Ч», «машиной» - технологическое оборудование обозначено буквой «М», а буквой «С» - пространство, в котором они функционируют. Обозначение «Т» - набор способов, применяемых для преобразования предмета труда и дополненные действиями по обеспечению безопасности труда[4].

Современными исследователями при оценке надежности технических объектов вводится понятие эргатической системы управления (ЭСУ), в которую помимо самой технической системы включают и людей, взаимодействующих с этой системой. Основной функцией человека в ЭСУ является управление сложными системами, при этом должно учитываться оптимальное распределение функций между оператором и техническим устройством, а также их взаимное дополнение [5].

Типовая модель эргатической системы управления может быть также представлена в виде взаимодействующих между собой объектов. «Человеком» в данном случае будет являться конкретный оператор обладающий набором определенных динамически изменяющихся во времени психофизиологических характеристик и индивидуальных особенностей, а под «рабочей средой» -некоторой множество различных внешних и внутренних факторов, влияющих на функционирование объектов ЭСУ.

Необходимость построения модели процесса функционирования ЧМС встает при решении многих задач исследований, проектирования и испытаний таких систем. При подходе, ставящем человека главным узлом цепочки управления они представляются в виде функционально-поведенческих моделей, показывающих этапы деятельности оператора. Действия оператора объединяют в общую последовательность элементов, позволяющих из отдельных базовых функций построить связанную логическую и временную последовательность, устойчивую к возмущениям и позволяющую достигнуть цели её функционирования [6].

Разработке и описанию моделей деятельности человека в ЧМС посвящено достаточно большое количество работ [7-9].

Известен широкий класс моделей деятельности операторов управления воздушным движением [10-12], судоходства [13-15], управления энергетическими объектами [16-18] и т.д.

Особо отмечается актуальность моделирования деятельности оператора в реальном времени [19].

В своей статье Павленко М.А. [20] предлагает использование метода поэтапного моделирования. Сформированная структура деятельности оператора отражает основные элементы деятельности, связанные с получением и обработкой информации, принятием решения и взаимодействия со средствами автоматизации (рис. 1.2).

Рисунок 1.2 - Модель деятельности оператора (Цит. по [20]) В данной модели[20] вершины - это этапы и операции, выполняемые оператором, а дуги отражают затраты времени на переход от операции к операции

^ и вероятности выполнения этих действий р^ и могут быть заданы следующим кортежем Wij = О^у).

При моделировании деятельности человека-оператора необходимости учитывать следующие особенности [21]:

- деятельность оператора направлена на достижение цели;

- человек и технические средства обладают разной природой;

- деятельность оператора содержит прерывания создаваемые из за ошибок оператора и отказов техники при выполнении технологических операций;

- деление действий человека на мыслительно-планировочные и исполнительные;

- возможность изменения алгоритма работы оператора в связи с изменением условий в разных ситуациях (появления дефицита времени, эмоциональных факторов и т.п.);

- влияние неопределенности на в параметры действий человека (разное время выполнения операции, утомление и др.).

Модели, используемые для исследования процесса функционирования деятельности оператора, могут быть представлены в виде: регрессионных моделей, алгебраических систем уравнений, марковских и полумарковские процессов, моделей теории массового обслуживания, логических автоматов, формальных грамматик, логических и граф-схем, сетей Петри, логико-лингвистические моделей ситуационного управления, схем Янова, алгоритмов Ляпунова, языково-алгебраических систем, сетей предшествования, сетей метода критического пути, сочетание Е-сетей с оценочным способом метода кусочно-линейных автоматов, вероятностноалгоритмических функциональных сетей, функциональных и функционально-семантических сетей [6].

Сергунова О.В. с коллективом соавтором приводит следующий анализ применимости методов моделирования для описания функционирования ЧМС [6].

Таблица 1.1

Сравнительная характеристика методов моделирования (Цит. по [6])

Метод Возможность описания параллельных процессов Наличие методов количественной Трудоемкость количественной оценки Наличие специальных моделей описания ЧМС Возможность представления информации в логико-лингвистической форме Проблемная ориентация

ЛСА (Ляпунова) Ограниченная Нет Малая Нет Нет Есть

Автоматные, агрегатные модели Есть Значительная Универсальн ая

Статическое имитационное моделирование Нет Значительная (аналитическая обработка)

Марковские, полумарковские процессы Значительная (аналитическая обработка)

Функциональные сети Развитые Небольшая (набор типовых процедур) Есть Для деятельност и операторов

Сети Петри, Е-сети Наиболее развитая Значительная (статистическая обработка) Нет Для параллельны х процессов

ФСС Есть Небольшая (набор типовых процедур) Есть Есть Универсальн ая для ЭТС

Авторы отмечают, что модель ЧМС наиболее удобно представлять с использованием аппарата функционально-семантических сетей с двумя слоями: внешним и внутренним (планировочно-мыслительные), реализующими управление функциональными сетями с помощью методов искусственного интеллекта. Данный подход обеспечивает большие возможности при математическом моделировании изменений в процессе деятельности человека, например, его поведения при смене ситуаций или корректировкам целей из некоторого множества вариантов и другие варианты, которые не может обеспечить ни один из представленных выше подходов к моделированию деятельности человека [6].

Шибанов Г.П. предлагает проводить анализ ЭСУ на примере летательного аппарата на основе трех систем уравнений [22], описывающих движение объекта управления в пространстве: динамические характеристики оператора, динамику и кинематику задач, которые должны им решаться.

В качестве параметров, характеризующих деятельность оператора, представлены параметры задержки визуального восприятия сигнала и задержки

по принятию решений [22]. При этом сам Шибанов Г.П. отмечает, что для более детальной оценки возможностей летчика как элемента системы «летчик -летательный аппарат - среда» необходимо дальнейшее изучение каналов его восприятия и алгоритма его управляющих действий [22].

М.Я. Брагинский в своей работе показывает, что для моделирования человеко-машинной системы с позиции аналитико-имитационного подхода необходимо применить подход, содержащий две главных модуля: иерархическую аналитико-имитационную модель автоматизированной системы управления технологическим процессом (АСУ ТП) и модель человека-оператора (рис.1.3) [23]

Рисунок 1.3 - Обобщённая структурная схема аналитико-имитационного

моделирования человеко-машинной системы (Цит. по [23]) В данной работе предложен алгоритм построения аналитико-имитационной модели человека-оператора, позволяющий учитывать работу человека человека как на физическом и психофизиологическом уровне (страта физических и психофизиологических характеристик человека-оператора), так и уровне выдачи управляющих воздействий для решения задач управления технологическим

процессом или оборудованием. Предложенные модули обеспечивают полноценное взаимодействие, так как индивидуальные психофизиологические свойства человека влияют на результат действий или качество управления технологическим процессом, так, например, при аварии изменяется состояние и в некоторых случаях поведение человека-оператора [23].

Необходимость отказа от концепции анализа отдельных операторских действий в пользу модели совместной производительности человека и машина показана в работе Hollangel E. [24]. Автор подчеркивает необходимость комплексного изучения человеко-машинного «сотрудничества», а не «взаимодействия», как это принято сейчас. В качестве же методологической основы предложено вместо традиционных методов анализа и оценки надежности использование системного подхода [24].

Таким образом, на основании результатов анализа состояния вопроса обеспечения функционирования и эффективности ЧМС, можно констатировать, что имеется широкий арсенал моделей описания их функционирования, разработанных отечественными и зарубежными научными школами. Общим недостатком известных подходов является сложность оценки надежности человека-оператора в структуре ЧМС в критических ситуациях и условиях неопределенности. Кроме того, большинство подходов не позволяет обеспечить повышение надежности человеческого звена в контуре человеко-машинного управления и всей ЧМС в целом.

Очевидной причиной этого является сложность формализации действий человека-оператора и его взаимодействия с технической и информационной системой. При этом следует учитывать дифференцирование ЧМС по частоте возникновения критических ситуаций, различному резерву времени для принятия решений в критических ситуациях и ситуациях неопределенности, вариабельность ситуационных моделей выхода из них.

Кроме того, известно, что одним из дестабилизирующих факторов надежности операторской деятельности, является появление дестабилизирующих факторов в следствии длительной однообразной деятельности, например

ухудшение бдительности, снижение скорости реакции человека и в конечном случае приводит к появлению состояния монотонии. Таким образом, следует отметить, что с точки зрения обеспечения надежности человеческого звена в структуре ЧМС актуальна проблема поддержки операторской деятельности, не только в критических ситуациях и условиях неопределенности, но и в штатном режиме в состоянии монотонии, а также в условиях повышенной напряженности и ответственности.

1.2. Основные подходы к анализу операторской деятельности человеко-машинных систем управления лесозаготовительными машинами

В целом производительность работы лесозаготовительных машин основывается на трех основных факторах: параметрах леса, характеристиках самих машин и качестве работы операторов[25],

Рисунок 1.4 - Основные факторы, влияющие на производительность работы лесозаготовительных машин (Цит. по [25])

Среди факторов внешней среды, влияющих на производительность механизированных рубок принято выделять

- тип рубок и средний размер деревьев [26]

- ландшафт [27],

- климатические условия [28,29]

- особенности древостоя (изгиб, ветви, наличие повреждений) [30]

Значительное влияние на производительность оказывает организация

технологической цепочки автоматизации лесозаготовки. Так, комбинация форвадера и харвестера в паре, наиболее широко применяемая в Финляндии, заметно усложняет планирование времени работы. Толщина ствола влияет на время обработки для харвестера и практически незначима для форвадера. С другой стороны, на время работы форвадера влияет сложение бревен, что позволяет оптимизировать совместную деятельность форвадера и харвестера [31].

Важным моментом является и организация работы оператора с точки зрения оплаты его труда. Так как расчет оплаты идет за выработку в м3, то, по сути, оператор получает заработную плату только в рабочую фазу. В результате многие непроизводственные фазы реализуются в неоптимальном режиме работы оборудования, так как оператор стремиться их сократить с точки зрения времени [25] Поэтому следует учитывать не только методологические, но и экономические аспекты работы.

Оператор на сегодняшний день рассматривается в качестве самого важного фактора и главного источника роста производительности при машинной валке леса[32]. Это обусловлено тем, что харвестер, как инженерно-техническое решение, фактически с 60-х годов потенциально работает на максимальной производительно сти [33].

□ Машина «Оператор

1960 1970 1980 1990 2000

Год

Рисунок 1.5 - Влияние оператора и лесозаготовительной машины на продуктивность лесозаготовок (Цит. по[33])

Безусловно, производительность оператора зависит от технического совершенства технологического оборудования, но тем не менее считается, что именно уровень профессионального мастерства оператора является главным определяющим производительность фактором [25].

Сегодня основными физическими факторами, вызывающими напряжение оператора, являются вибрация всего тела и статическая мышечная нагрузка, вызывающая боль в области шеи, плеча и нижней части спины [34-36].

Сенсорные системы, особенно зрение, подвергаются большому количеству информации из окружающей среды [37,38], а также от монитора харвестера[39]. Наблюдалось также, что усталость влияет на оперативность и производительность оператора [40].

Вместо физической нагрузки современный оператор все чаще подвергается высокой психической нагрузке. Значительный поток информации из окружающей среды (деревья, наземные препятствия и т.д.), с повторяющимися оперативными ситуациями принятия решений в динамичной рабочей среде с противоречивыми требованиями создает у операторов напряжение и стресс [41,42]. Ощущается нехватка памяти, прогнозного мышления, точности восприятия, генерации альтернатив для решения возникающих проблем. Все это приводит к большому

умственному напряжению оператора и, следовательно, также влияет на производительность работы харвестеров [43,44].

С точки зрения управляющих реакций во время работы харвестеров, оператор харвестера выполняет в среднем 12 серий движений в минуту, причем каждая серия состоит из более чем одного движения[45]. GeПerstedt [46] отмечает, что операторы в течение часа работы выполняют порядка 4 000 операций, при этом количество решений намного больше, чем количество измеримых контрольных мероприятий, большинство из которых являются автоматическими[45].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Курасов, Павел Александрович, 2018 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

к 1 главе:

1. Писаренко А. И., Страхов В. В. Лесное хозяйство и лесной комплекс России на перепутье [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://www.priroda.ru/reviews/detail.php?ID=11454 - Загл. с экрана.

2. Ляпунова А.Н., Современное состояние лесопромышленного комплекса России [Электронный ресурс]/ Ляпунова А.Н., Благой А.Н., Гамидова С.Х. // Современные наукоемкие технологии. - 2013. - № 10-2. - С. 272-272; Режим доступа: http://www.top-technologies.ru/ru/article/view?id=33484.

3. Советский энциклопедический словарь [Текст] / ред.: А. М. Прохоров, М. С. Гиляров, Е. М. Жуков. - М. : Советская энциклопедия, 1980. - 1600 с.

4. Белов, П. Г. Теоретические основы менеджмента техногенного риска [Текст]: автореф. дис. ... д-ра техн. наук: 05.26.03/ Белов Петр Григорьевич. - М., 2007. - 32 с.

5. Словарь по кибернетике [Текст] / под ред. В. М. Глушкова. - Киев: Украинская советская энциклопедия, 1979. - 624 с.

6. Сергунова О.В. Анализ методов моделирования деятельности оператора в системе "человек-машина" [Текст]/ Сергунова О.В., Павленко М.А., Тимочко А.И., Воробьев Е.В. // Системи обробки шформацп. - 2015. - № 7(132). - С. 8082.

7. Венда В.Ф. Инженерная психология и синтез систем отображения информации [Текст] / В. Ф. Венда. - Москва : Машиностроение, 1975. - 398 с.

8. Анохин А.Н. Исследование стрессовых ситуаций в деятельности оперативного персонала атомных станций [Текст]/ А.Н. Анохин, С.М. Киндинова, А.А. Бугаев, Л.В. Пучков // Известия вузов. Ядерная энергетика. - Обнинск: 2000. - № 3. - С. 19-26.

9. Низиенко Б.И. Разработка метода адаптивного управления информационными моделями в подсистеме информационного обеспечения процесса принятия решения по управлению сложными динамическими системами

[Текст] / Б.И. Низиенко, М.А. Павленко, С.Г. Шило, П.Г. Бердник // Системи обробки шформаци. - Х.: ХВУ, 2004. - №. 11(39). - С. 126-132.

10. Павленко М.А. Метод анализа деятельности оператора автоматизированных систем управления воздушным движением [Текст] / М.А. Павленко, П.Г. Бердник, И.Ю. Хромов // Системи обробки шформаци. - Х.: ХУ ПС, 2007. - №. 1(59). - С. 78-81.

11. Шибанов Г. П. Анализ взаимодействия компонентов системы «летчик -летательный аппарат - среда» [Текст] / Г. П. Шибанов // Полет. - 2012. - №4. - С.

3 - 8.;

12. Crevits, I. Model building for air-traffic controllers workload regulation / I. Crevits, S. Debernard, P. Denecker // European Journal of Operational Research. -2002. - Vol. 136, Issue 2. - pp. 324 - 332.

13. Пасечников, М. А. Организованность социотехнических систем судовождения и методы ее поддержания с минимизацией информационной загрузки человеческого элемента [Текст] : автореф. дис. . канд. техн. наук / М. А. Пасечников. Мурманск, 2006. - 21 с.

14. Пеньковская, К. В. Живучесть структур безопасности мореплавания с учетом человеческого фактора [Текст]: автореф. дис. . канд. техн. наук / К. В. Пеньковская. Мурманск, 2006. — 23 с.

15. Вагущенко Л.Л. Системы автоматического управления движением судна [Текст]/ Л.Л. Вагущенко, Н.Н. Цымбал - Одесса: Фешкс, 2007. - 328 с.

16. Voronov, R. Human reliability analysis for probabilistic safety assessment of a nuclear power plant / R. Voronov, R. Alzbutas // Energetika. - 2010. - T. 56. Nr. 3 -4. - P. 178-185.

17. Плешакова Н.В. Эргономическая оценка аварийных процедур для операторов АЭС [Текст]/ Н.В. Плешакова, А.Н. Анохин // Человеческий фактор: Проблемы психологии и эргономики (Труды VIII Межд. конф. «Психология и эргономика: единство теории и практики». - Тверь: 24-25.09.2013. - 2013. - № 3 (66). - С. 58-62.;

18. Анохин А.Н. О возможности применения CASE-технологии в задачах моделирования деятельности оператора [Текст]/ А.Н. Анохин // Диагностика и прогнозирование состояния объектов сложных информационных интеллектуальных систем: Сборник научных трудов №13 кафедры АСУ; под общ. ред. В.А. Острейковского. - Обнинск-Сургут: ИАТЭ-СГУ, 1999. - С. 130-135

19. Павленко М.А Разработка процедуры многоэтапной формализации знаний для экспертных систем реального времени [Текст]/ М.А. Павленко // Системи обробки шформацн. - Х.: ХВУ, 2004. - Вип. 9(37). - С. 124-133.

20. Павленко М. А. Управление временем при моделировании деятельности оператора АСУ в системах управления сложными динамическими объектами[Текст] / М. А. Павленко //Системи обробки шформацн. - 2015. - №. 1. - С. 88-91.

21. Методы и технические средства предпроектного эргономического моделирования [Текст] / Под ред. В.М. Мунипова. - М.: ВНИИТЭ, 1983. - 77 с.

22. Шибанов, Г. П. Анализ взаимодействия компонентов системы «летчик -летательный аппарат - среда» [Текст] / Г. П. Шибанов // Полет. - 2012. - №4. - С. 3 - 8.

23. Брагинский М. Я., Моделирование человеко-машинных систем с учётом влияния световых стимулов на человека-оператора [Текст] / Брагинский М. Я., Бурыкин Ю. Г., Тараканов Д. В. Моделирование //Вестник кибернетики. - 2016. -№. 1. - С. 63-73.

24. Hollangel, E. Human reliability assessment in context / E. Hollangel // Nuclear engineering and technology. - 2005. - Vol.37. - No.2. - P. 159 - 166.

25. Ovaskainen H. Timber harvester operators' working technique in first thinning and the importance of cognitive abilities on work productivity //Dissertationes Forestales. - 2009. - Т. 79. - С. 62.

26. Nurminen, T., Korpunen, H. & Uusitalo, J. 2006. Time consumption and analysis of the mechanized cut-to-length system. Silva Fennica 40(2): 335-363; Karha, K., Ronkko, E. & Gumse, S.-I. 2004. Productivity and cutting costs of thinning harvesters. International Journal of Forest Engineering 15(2): 43-56.

27. Stampfer, K. & Steinmuller, T. 2001. A new approach to derive a productivity model for the harvester "Valmet 911 Snake". The International Mountain Logging and 11th Pacific Northwest Skyline Symposium 2001. pp. 254-262.]

28. Uusitalo, J. 2004. Metsateknologian perusteet. Metsalehti kustannus. 230 p.;

29. Суханов Ю. В. Система моделирования лесозаготовок с учетом потребностей биоэнергетики[Текст]/ Суханов Ю. В. // Вестник Московского государственного университета леса «Лесной Вестник», № 1, 2013. — С. 152-157

30. Gellerstedt, S. 2002. Operation of the single -grip harvester: motor -sensory and cognitive work. International Journal of Forest Engineering 13(2): 35-47.

31. Vaatainen K., Ovaskainen H., Ranta P., Ala-Fossi A. Hakkuukoneenkuljettajan hiljaisen tiedon merkitys hakkuutulokseen tyopistetasolla // Metsantutkimuslaitoksen tiedonantoja. - Helsinki, 2005. - Вып. 937. - 90 с.

32. Purfurst, T. & Erler, J. 2006. The precision of productivity models for the harvester - do we forget the human factor? In: Precision forestry plantations, Semi-natural and natural forests. Proceedings of the international precision forestry symposium. Stellenbosch university, South Afric, 5-10 March 2006: 465-475.

33. Kariniemi, A., 2006: Kuljettajakeskeinen hakkuukonetyon malli - tyon suorituksen kognitiivinen tarkastelu. Helsingin yliopiston metsavarojen kayton latoksen jukaisuja 38, 126 p.

34. Axelsson, S. & Ponten, B. 1990. New ergonomic problems in mechanized logging operations. International Journal of Industrial Ergonomics 5: pp. 267-273.

35. Hanson, J.-E. 1990. Ergonomic design for large forestry machines. International Journal of Industrial Ergonomics 5: pp.255-266.

36. Sherwin, L.M., Owende, P.M.O., Kanali, C.L., Lyons, J., & Ward, S.M. 2004. Influence of forest machine function on operator exposure to whole-body vibration in a cut-to-length timber harvester. Ergonomics 47(11): pp. 1145-1159.

37. Vuorinen, H. 1978. Metsatraktorinkuljettajan kuormittumisen mittausmahdollisuudet. Summary: Possibilities of measuring the strain on forest tractor drivers. Metsantutkimuslaitos. Folia Forestalia 347. 16 p.

38. Harstela, P. 1979. Puunkorjuun ergonomia. Suonenjoki, 151 p.

39. Forsberg, A.K. 2003. How to create a more efficient user interface in the harvester In: Proceedings of 2nd Forest Engineering Conference, 12-15 May 2003, Vaxjo, Sweden. Skogforsk Arbetsrapport 536: pp. 113—125.

40. Nicholls, A., Bren, L. & Humphreys, N. 2004. Harvester productivity and operator fatigue: working extended hours. Journal of Forest Engineering 15(2): 57-65.

41. Tynkkynen, M. 2001a. Yksioteharvesterin informaatioergonomian kehittamistarpeet. Abstract in English. Licentiate study, Tampere University of Technology, Konetekniikan osasto. 126 p.

42. Berger, C. 2003. Mental stress on harvester operators. In Proceedings of the Austro 2003 meeting, October 5-9, 2003, Schlaegl - Austria: High Tech Forest Operations for Mountainous Terrain. Limbeck-Lilienau, Steinmuller and Stampfer (ed.). 10 p

43. Nabo, A. 1990. Skogmaskinforarens arbetslastning - Studier av arbete I rojning, gallring och slutavverkning. Summary: Operator work load in forest machines - Studies in precommercial thinning-, thinning- and final felling operations. Sveriges lantbruksuniversitet. Institutionen for skogsteknik. Rapport nr 185. 40 p.

44. Gellerstedt, S. 1993. Thinning with a forestry machine - the mental and physical work. Deputy of Operational Efficiency. Swedish University of Agricultural Sciences. Research notes, 244.

45. Harstela, P. The competence of forest-machine operators and tacit knowledge. In: Ranta, P. (ed.) Proceedings of the international seminar on simulator-based training of forest machine operators. P., Tampere University of Technology, Digital Media Institute, Hypermedia laboratory. Tampere. Report 2: 2005 p 11-15.

46. Gellerstedt, Operation of the single-grip harvester: motor-sensory and cognitive work. International Journal of Forest Engineering 13(2): 35-47.

47. Sullman, M., P. Kirk. 1998. Mental workload of mechanized processing with a single gripharvester. LIRO Report 23(17). Rotorua, New Zealand: Logging Industry ResearchOrganisation.

48. Lehtonen, E. 1975. Kourakuormauksen oppiminen. Summary: Learning of grapple loading. Metsantutkimuslaitos. Helsinki. Folia Forestalia 244. 40 p.

49. Leskinen, M. & Mikkonen, E. 1981. Metsakoneiden kuljettajille asetettavat vaatimukset. Summary: Requirements to be made of forest machine operators. Helsinki. Metsateho report 369. 22 p.

50. Parise, D. 2005. The competence of forest-machine operator and tacit knowledge, Case study. In proceedings: Ranta, P. (ed.) Proceedings of the international seminar on simulator-based training of forest machine operators. Tampere University of Technology. Digital Media Institute. Hypermedia laboratory. Tampere. Report 2: 1724.

51. Gellerstedt, S. 1993. Thinning with a forestry machine - the mental and physical work. Deputy of Operational Efficiency. Swedish University of Agricultural Sciences. Research notes, 244.

52. Tynkkynen, M. 2001a. Yksioteharvesterin informaatioergonomian kehittamistarpeet. Abstract in English. Licentiate study, Tampere University of Technology, Konetekniikan osasto. 126 p.

53. RANTA, P., V. LAAMANEN, S.POHJOLAINEN 2004. Hakkuukoneen kuljettajan hiljaisen tiedon na'kyva" ksitekeminen. Tampere University of Technology, Digital MediaInstitute, Hypermedia Laboratory. 91 p.

54. Kariniemi, A. 2006. Kuljettajakeskeisen hakkuukonetyon malli - tyon suorituksen kognitiivinen tarkastelu. Abstract: Operator-specific model for mechanical harvesting - cognitive approach to work performance. Helsingin yliopiston metsavarojen kayton laitoksen julkaisuja 38. Yliopistopaino, Helsinki. 126 p.

55. Siren, M. 1998. Hakkuukonetyo, sen korjuujalki ja puustovaurioiden ennustaminen. Summary: One-grip harvester operation, it's silvicultural result and possibilities to predict tree damage. Doctoral thesis. Finnish Forest Research Insitute. Research papers 694. 179 p.

56. Nonaka, I. & Takeuchi, H. 1995. The knowledge-Creating Company. Oxford University Press. 1995. New York.

57. Сюнёв В. С., Предварительная оценка эргономических показателей тракторов Онежского тракторного завода [Текст] / Сюнёв В. С., Герасимов Ю. Ю. //Resources and Technology. - 2005. - Т. 6, С. 76-78.

58. Герасимов Ю. Ю. Эргономика лесосечных машин [Текст] / Герасимов Ю. Ю., Соколов А. П., Селивёрстов А. А. //Resources and Technology. - 2012. - Т. 9. - С. 106-116.

59. Berger C. Mental stress on harvester operators //Proc. Austro 2003 Meeting. -Vienna, Austria: University of Natural Resources and Applied Life Sciences, 2003.

60. Passicot P., Murphy G. E. Effect of work schedule design on productivity of mechanised harvesting operations in Chile //New Zealand Journal of Forestry Science. -2013. - Т. 43. - №. 1. - С. 2.

61. Бадамшин, Р.А. Проблемы управления сложными динамическими объектами в критических ситуациях на основе знаний [Текст] / Р.А. Бадамшин, Б.Г. Ильясов, Л.Р. Черняховская. - М.: Машиностроение, 2003. - 240 с.

62. Pilot's Handbook of Aeronautical Knowledge. U.S. Department of Transportation: Federal Aviation Administration. - 2008. Oklahoma City: Airman Testing Standards Branch. - 471 p.

63. Wozniak, D. A. Transport device operator stress features analysis / D. A. Wozniak, S. Rumian, J. Szpytko // Journal of KONES Powertrain and Transport. -2011. - Vol. 18. - No.4. - P. 577 - 586.

64. Кудрин, Р. А. Эффективность операторской деятельности как результат эмоционального интеллекта[Текст]: дисс. д-ра мед. наук: 03.03.01 / Кудрин Родион Александрович. - Волгоград, 2011. - 318 с.

65. Алексеев, А. К. Разработка методов анализа и повышения надежности оперативного персонала энергетических объектов[Текст]: автореф. ... канд. техн. наук / Алексеев Алексей Константинович. - М., 2010. - 29 с.

66. Кальниш, В. В. Современные подходы к анализу надежности операторской деятельности[Текст] / В. В. Кальниш // Украшський журнал з проблем медицини пращ. - 2009 . - № 4(20). - С. 75 - 85.

67. Себряков, Г. Г. Характеристики деятельности человека-оператора в динамических системах слежения и наведения летательных аппаратов [Текст]/ Г. Г. Себряков // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2007. -№ 11. - С. 2 - 8.

68. Бурлак, Е. А. Экспериментальные исследования деятельности человека-оператора в динамическом контуре слежения[Текст] / Е. А. Бурлак, А. М. Набатчиков // Управление в технических, эргатических, организационных и сетевых системах - УТЭОСС-2012: матер. всерос. конференции. Санкт-Петербург, 9-11 октября 2012 г. - СпБ, 2012. - С. 706 - 709.

69. Зинченко, В. П. Основы эргономики [Текст]/ В. П. Зинченко, В. М. Мунипов. - М.: МГУ, 2001. - 179с.

70. Berger, C. (2001): Stressbelastung bei Harvesterfahrern. Österr. Forstzeitung, (Arbeit im Wald), 112, 10, 12.

71. Sporer, S. Belastung und Erholung bei der vollmechanisierten Holzernte unter Berücksichtigung körperlicher Symptome und des Befindens. Diplomarbeit an der Naturwissenschaftlichen Fakultät der Karl-Franzens-Universität, Graz.

72. Berger C. Mental stress on harvester operators //Proc. Austro 2003 Meeting. -Vienna, Austria: University of Natural Resources and Applied Life Sciences, 2003.

73. Амирян, С. С. Психологические особенности когнитивного освоения деятельности как основа оптимизации профессиональной подготовки: На материале изучения операторов-технологов химического производства[Текст]: дисс. канд. псих. наук: 19.00.03 / Амирян Сейран Смбатович. - Ярославль, 2003. -158 с.

74. Liu, Y. Queuing Network-Model Human Processor (QN-MHP): A Computational Architecture for Multitask Performance in Human-Machine Systems / Y. Liu, R. Feyen, O. Tsimhoni // ACM Transactionson Computer-Human Interaction. -2006. - Vol.13. - No.1. - P. 37 - 70.

75. Tervo, K. Skill evaluation of human operators in partly automated mobile working machines / K. Tervo, L. Palmroth, H.Koivo // IEEE Transactions on automation science and engineering, Vol. 7, №. 1, 2010. - pp. 133-142;

76. Kärhä K., Rönkkö E., Gumse S. I. Productivity and cutting costs of thinning harvesters //International Journal of Forest Engineering. - 2004. - Т. 15. - №. 2. - С. 43-56..

77. C. Johnson, "Why human error modeling has failed to help system development," Interact. Comput., vol. 11, no. 5, pp. 517-524, May 1999.

78. H. Ovaskainen, J. Uusitalo, and K. Väätäinen, "Characteristics and significance of a harvester operators' working technique in thinnings," Int. J. Forest Eng., vol. 15, no. 2, 2004.

79. Purfürst F. T. Learning curves of harvester operators //Croatian Journal of Forest Engineering: Journal for Theory and Application of Forestry Engineering. -2010. - T. 31. - №. 2. - C. 89-97.

80. Kirk, P., Byers, J., Parker, R., Sullman, M., 1997: Mechanisation Developments within the New Zealand Forest Industry: The Human Factors. International Journal of Forest Engineering 8(1): 75-80.

81. Gellerstedt, S., Liden, E., Bohlin, F., 2005: Gesundheit und Leistung bei mechanisierter Waldarbeit. (Health and Performance in Mechanized Forest Operations), Swedish University of Agricultural Sciences, 45 p

82. Stampfer, K., Gridling, H., Visser, R., 2002: Analyses of Parameters Affecting Helicopter Timber Extraction. International Journal of Forest Engeneering 13(2): 61-68.

83. Heinimann, R., 2001: Lernkurveneffekt eines Harvester-fahrers (Lerning curve effect of harvester operators). Unpublished Technical report, Department Wald und Holzforschung, Professur forstliches Ingenieurwesen, ETH Zürich.

84. Gabriel, O., 2005: Fahrer für Stendal (Harvester operator for Stendal). Forst & Technik 17(3): 26-27.; Wagner, T., 2004: From the eighties up to the future - the development of forest machine simulators - A story of success? In: Simulator-based training of forest machine operators, Joensuu, Finland

85. Loschek, J., Jirikowski, W., Pröll, W., Sperer, S., Tresniowski, S., 1998: Holz in der Durchforstung (Wood in thinning), Kooperationsabkommen Forst-Platte-Papier, Wien, 120 p.

86. Von Bodelschwingh, E., Pausch, R., 2003: Der Valmet 801 Combi - erster Praxis Einsatz in Deutschland (VALMET 801 combi - first operational test results), AFZ-Der Wald 17: 858-860.

87. Woll C., Jonsson L. Productivity and cost analysis of a harvester operation in Hallormssta5ur, east Iceland //Pelletime, Iceland. - 2009.

88. Nurminen, T., Korpunen, H. & Uusitalo, J. 2006. Time consumption and analysis of the mechanized cut-to-length system. Silva Fennica 40(2): 335-363.

89. Petukhov I., Steshina L., Tanryverdiev I. Remote sensing of forest stand parameters for automated selection of trees in real-time mode in the process of selective cutting //Ubiquitous Intelligence and Computing, 2014 IEEE 11th Intl Conf on and IEEE 11th Intl Conf on and Autonomic and Trusted Computing, and IEEE 14th Intl Conf on Scalable Computing and Communications and Its Associated Workshops (UTC-ATC-ScalCom). - IEEE, 2014. - С. 390-395.

90. D. Aarno and D. Kragic, "LayeredHMMfor motion intention recognition," in Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robots Syst., Oct. 2006, pp. 5130-5135.

91. K. Furuta, "Control of pendulum: From super mechano-system to human adaptive mechatronics," in Proc. IEEE Conf. Dec. Cont., Dec. 9-12, 2003, vol. 2, pp. 1498-1507;

92. S. Suzuki, N. Tomomatsu, F. Harashima, and K. Furuta, "Skill evaluation based on state-transition model for human adaptive mechatronics (HAM)," in Proc. Int. Conf. Ind. Elect. Soc., 2004, vol. 1, pp. 641-646.

93. P. M. Fitts and J. R. Peterson, "Information capacity of discrete motor responses," J. Exper. Psych., vol. 67, no. 2, pp. 103-112, Feb. 1964.

94. P. M. Fitts: The Information Capacity of the Human Motor System in Controlling the Amplitude of Movement (Journal of Experimental Psychology: General, volume 121, n.° 3, p. 262-269, 1992

95. Antunes R., Coito F. V., Duarte-Ramos H. Skill evaluation in point-to-point human-machine operation //Applied Mechanics and Materials. - Trans Tech Publications, 2013. - Т. 394. - С. 463-469.

96. Murphy T. E. et al. Automatic motion recognition and skill evaluation for dynamic tasks //Proc. Eurohaptics. - 2003. - Т. 2003. - С. 363-373.

97. Вербицкая Н. О., Формирование нейрометодики профессионального обучения в условиях человеко-машинного взаимодействия [Текст] / Вербицкая Н.

О., Чекотин Р. С. //Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Образование. Педагогические науки. - 2017. - Т. 9. - №. 2.

98. Принципы формирования критериев и показателей эффективности функционирования сложных технических систем[Текст] / В.К. Дедков // Надежности и качество сложных систем. - 2013. - №4 - С. 3-8

99. Сюнев, В.С. Исследование влияния сортиментной заготовки леса на качество получаемого древесного сырья [Электронный ресурс] / В.С. Сюнев, А.А. Селиверстов // Науч. журн. БГИТА. - Брянск: БГИТА, 2006. - Режим доступа: http://science-bsea.narod.ru/2006/les 2006/вуипеу issledovan.htm

100. Селиверстов, А.А. Повышение эффективности использования харвестеров [Текст] / А.А. Селиверстов, В.С. Сюнёв, Ю.Ю. Герасимов, А.П. Соколов // Системы. Методы. Технологии. - 2010. - №8. - С.133-139.

101. Падласов П.А. Снижение удельной энергоемкости при сортиментной заготовке древесины как параметр эффективности системы [Текст]/ Падласов П.А., Виноградова Е.Ю. // Актуальные проблемы лесного комплекса.- 2016.-№46.- С 145-147

102. Кейн О. П. Повышение эффективности выборочных рубок путем обоснования оптимального технологического процесса (в условиях республики Коми) [Текст]: дис. .канд. с.-х. наук. ЛТА им. С. М. Кирова- Л., 2000.- 168 с.

103. Танрывердиев, И. О. Разработка средств автоматизированного управления лесозаготовительных машин на основе инфотелекоммуникационных технологий [Текст] : дис. канд. техн. наук.; Поволж. гос. технол. ун-т. - Йошкар-Ола, 2015. - 145 с.

104. Петухов, И. В. Моделирование успешности профессиональной деятельности оператора эргатических систем [Текст]/ И. В. Петухов // Вестник Поволжского государственного технологического университета. Серия «Радиотехнические и инфокоммуникационные системы». - 2012. - №1. - С. 51 -59

105. Бояркин, М. А. Об одном из подходов к решению проблемы «человеческого фактора» на объектах нефтегазового комплекса[Текст] / М. А.

Бояркин, В. А. Шапцев // Вестник кибернетики / Сб.н.трудов. - Тюмень: ИПОС СО РАН, 2004. - Вып. 3. - С.108 - 116.

106. Шемакин, Ю. И. Cистемантика познания [Текст]/ Ю. И. Шемакин // Вестник российской академии естественных наук. - 2007. - № 3. - С. 69 - 73.

107. Sutarto, A. P. Heart Rate Variability (HRV) biofeedback: A new training approach for operator's performance enhancement / A. P. Sutarto, M. N. Abdul Wahab, N. Mat Zin // JIEM. - 2010. - Vol.3(1). - P.176 - 198.

108. Santos, E. Towards an adaptive man-machine interface for virtual environments / E. Santos // Proceedings of the 1997 IASTED International Conference on Intelligent Information Systems (IIS '97). - USA: IEEE Computer Society Washington, DC, 1997. - 90 р.

109. Wallhoff, F. Adaptive human-machine interfaces in cognitive production environments / F. Wallhoff [et al.] // ICME 2007. - Beijing, 2007. - P. 2246 - 2249.

110. Riviere, C. N. Adaptive human-machine interface for persons with tremor / C. N. Riviere, N. V. Thakor // Engineering in Medicine and Biology Society. - 1995. -Vol. 2. - P.1193 - 1194.

111. Ovaskainen H. Comparison of harvester work in forest and simulator environments //Silva fennica. - 2005. - Т. 39. - №. 1. - С. 89-101

112. Freedman, P. 1998. Forestry Machine Simulators: looking for added value in training. Canadian Woodlands Forum Annual Meeting, Quebec, Canada 23-25 March 1998.

113. Wiklund, T. 1999. Simulatorteknik! Examsarbete. Lararhogskolan i Malmo, Lunds Universitet. 34 p.

114. Yates, B. 2000. High tech training of high tech workforce in the forest industry. Canadian Woodlands Forum 81st Annual Meeting "Technologies for New Millennium Forestry", Session 3B "Workforce Development and Issues", September 13, 2000. Kelowna, Canada.

115. Ranta, P. 2003. Possibilities to develop forest machine simulator based studying. In: Proceedings of PEG 2003. Powerful ICT tools for teaching and learning. St. Petersburg, Russia. University of Exeter, England

116. Hoss, C. 2001. Harvester simulators as effective tools in education. Thinnings, a valuable forest management tool. - An international conference, September 9-14, 2001 Québec, Canada. Papers. 4 p

117. Ovaskainen H. Comparison of harvester work in forest and simulator environments //Silva fennica. - 2005. - Т. 39. - №. 1. - С. 89-101

118. Juola, V. 2001. 3D-simulaattorit ja virtuaalitodellisuus metsakoneenkuljettajan koulutuksessa. Master thesis. University of Joensuu. 106 p.

к 2 главе:

1. Патент 2468573Российская Федерация, МПК С2. Способ наведения рабочего органа манипулятора лесной машины на объект [Текст] / Л. Н. Шобанов, А. И. Шургин. - № 2468573; заявл. 18.11.2010; опубл. 10.12.2012.

2. Мохирев, А. П. Роботизированная система наведения захватно-срезающего устройства на дерево [Текст] / А. П. Мохирев,И. А. Мохирев, Д. М. Морозов // Лесотехнический журнал : науч. журн. - 2018. - № 1. - С. 194 - 202.

3. Петухов, И. В. Система поддержки принятия решений при оценке профпригодности оператора эргатических систем (на примере транспортно-технологических машин) [Текст]: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук : [05.13.01] / Петухов И. В. - Уфа, 2013. - 32 с.

4. Еременко Ю.И., Проактивное обслуживание с использованием ретроспективного анализа показателей надежности технологического оборудования [Текст] / Еременко Ю.И., Халапян С.Ю. // Автоматизация и современные технологии. - 2007, № 1. - С. 7-8.

5. Наслен Ж. С. Р. Непрерывные и импульсные модели человека-оператора как звена цепи управления [Текст]/ Наслен Ж. С. Р. // Труды II Междунар. конгресса Междунар. федер. по автоматическому управлению. М., - 1965. - С. 78—91.

6. Симонов С. Н., Особенности образовательного процесса в инженерных вузах ВВС и роль психофизической подготовки курсантов[Текст]/ Симонов С. Н., Частихин А. А. // Образование в регионе.- 2006, № 18.- С. 34—38.

7. Абашин, В. Г. Автоматизация процесса определения психофизиологического состояния оператора автоматизированного рабочего места в АСУТП [Текст]: автореф. дис. канд. техн. наук / Абашин В. Г. - Орел, 2007. - 20 с.

8. Пупков К. А., Идентификация и оценка обученности в динамических человеко-машинных системах[Текст]/ Пупков К. А., Устюжанин А. Д. // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. - 2003, № 4. - С. 95—103.

9. Трапезников В.А. Автоматическое управление и экономика [Текст]/ Трапезников В.А. // Автоматика и Телемеханика. - 1966. N 1. -С. 5 - 22.

10. Трапезников В.А. Человек в системе управления [Текст]/ Трапезников В.А. // Автоматика и Телемеханика.- 1972. N 2. -С. 4 - 18.

11. Пат. 2497439 Российская Федерация, МПК А61В5/00. Способ определения способности к корректировке принятия решения [Текст] / И.В. Петухов, П.А. Курасов, заявитель и патентообладатель Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Марийский государственный технический университет». №2011153287/14. Заявл:26.12.2011 Опубл. 10.11.2013, Бюл. № 31.

12. Пейсахов Н.М. Закономерности динамики психических явлений[Текст]. - Казань: Изд-во Казанск. ун-та, 1984. - 235 с.

13. Лапин А.И. Плоскость и пространство, или жизнь квадратом (3-е изд., исправ. и доп.) [Текст] М.: Издатели Л. Гусев, М. Сидоренко, 2008. - 180 с.

14. Пат. 2497452 Российская Федерация, МПК А61В5/16. Способ определения времени реакции человека на движущийся по направлению от него объект[Текст]/ И.В. Петухов, П.А. Курасов, заявитель и патентообладатель Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Марийский государственный технический университет». №2012104099/14. Заявл:06.02.2012 Опубл. 10.11.2013, Бюл. № 31.

к 3 главе:

1. СП 52.13330.2011. Свод правил. Естественное и искусственное освещение : актуализированная редакция СНИП 23-05-95* [Текст]/ М-во регион, развития Рос. Федерации. Введ. 2011-02-20. -М.: б. и., 2011. - IV, 69 с.

2. Гигиенические требования к естественному, искусственному и совмещенному освещению жилых и общественных зданий. СанПиН 2.2.1/ 2.1.1.1278-03. [Текст] - М.: ДЕАН, 2011. - 997 с.

3. EN 12464-1 «Свет и освещение. Освещение рабочих мест.

Часть 1: Внутреннее освещение рабочих мест. Немецкая версия ЕН 12464 -1:2011 (EN 12464 -1:2011 Light and lighting - Lighting of work places - Part 1: Indoor work places .German version EN 12464 -1:2011)

4. Курасов П.А. Разработка устройства для снижения зрительного утомления операторов персональных компьютеров[Текст] - Международная молодежная научная конференция по естественнонаучным и техническим дисциплинам «Научному прогрессу - творчество молодых», 20-21 апр. 2012 г. в 3 ч. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2012. Ч.2: Материалы и доклады.- 182-183с.

5. Курасов П.А. Методы снижения зрительного утомления операторов персональных компьютеров[Текст] - Биотехнические, медицинские и экологические системы и комплексы: Всероссийская молодежная: сборник статей.: Марийский государственный технический университет.- Йошкар-Ола: Издательство ООО «Зеркало», 2012.- 282-283с.

6. Курасов П.А. Актуальные проблемы взаимодействия оператора с видеодисплейным терминалом [Текст] - Международная молодежная научная конференция по естественнонаучным и техническим дисциплинам «Научному прогрессу - творчество молодых», 19-20 апр. 2013 г. в 3 ч. - Йошкар-Ола: Поволжский государственный технологический университет, 2013. Ч.2: Материалы и доклады.- 202-203с.

к 4 главе:

1. Приборы и комплексы для психофизиологических измерений. Исследование, разработка, применение [Текст]/ Под ред. В.А. Викторова, Е.В. Матвеева. - М.: ЗАО «ВНИИМП-ВИТА», 2002. - 228 с.

2. Шайтор, Э.П. Описание стандартной методики измерения критической частоты световых мельканий[Текст] / Э.П. Шайтор, А.И. Шабанов, В.М. Ухтин // Физиология человека. - 1975. - Т.1. - № 3. - С. 570 - 572.

3. Шамшинова, А.М. Функциональные методы исследования в офтальмологии [Текст] / А.М. Шамшинова, В.В. Волков//. - М.: Медицина, 1999. - 416 с.

4. СП 52.13330.2011. Свод правил. Естественное и искусственное освещение : актуализированная редакция СНИП 23-05-95* [Текст]/ М-во регион, развития Рос. Федерации. Введ. 2011-02-20. -М.: б. и., 2011. - IV, 69 с.

5. ГОСТ Р 8.736-2011 Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов измерений. Основные положения. [Текст]/ - М.: Изд-во Стандартинформ, 2013- 20 с.

6. Платонов, А.Е. Статистический анализ в медицине и биологии: задачи, терминология, логика, компьютерные методы[Текст] / А.Е. Платонов. - М.: РАМН, 2000. - 52 с.

7. Веденяпин, Г.В. Общая методика экспериментального исследования и обработки опытных данных [Текст]/ Г.В. Веденяпин. - М.: Колос, 1973. - 200 с.

8. Гланц, С. Медико-биологическая статистика. [Текст]Пер. с англ. — М., Практика, 1998. — 459 с.

9. Курасов, П.А. Оценка способности к обучению при зрительно-моторном слежении [Текст]/ П.А. Курасов // Фундаментальные исследования. - 2013.- № 10 (часть 8). - С. 1694 - 1698.

10. ГОСТ Р 8.736-2011. Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения прямые многократные. Методы обработки результатов

наблюдений. Основные положения [Текст]. — Введ. 2011-12-13. — М. : Стандартинформ, 2013. — 13 с.

11. ГОСТ Р ИСО 16269-7-2004. Статистическое представление данных. Медиана. Определение точечной оценки и доверительных интервалов[Текст]. -М.: Изд-во стандартов, 2004. - 11 с.

ПРИЛОЖЕНИЕ А АКТ ОБ ИСПОЛЬЗОВАНИИ РЕЗУЛЬТАТОВ НАУЧНЫХ

ИССЛЕДОВАНИЙ

МИНОБРНАУКИ РОССИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Поволжский государственный технологический университет» (ФГБОУ ВО «ПГТУ»)

пл. Ленина, д. 3, г.Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, 424000 Телефон [phone], факс (8362) 4 i -08-72 E-mail: infoicivolpatech.net. http://www, voleatech. net./ ИНН/КПП 1215021281/121501001.

№ _

УТВЕРЖДАЮ:

Проректор по образовательной деятельности ФГБОУ, ВО «ПГТУ»

/Стешина J1. А./ г.

На №

АКТ

об использовании результатов научных исследований

Курасова Павла Александровича_

в учебном процессе ПГТУ

Научно-техническая комиссия в составе: председателя кандидата экономических наук, доцента, начальника учебно-методического управления Смоленниковой Л.В. и членов комиссии: кандидата технических наук, профессора, заведующего кафедрой проектирования и производства электронно-вычислительных средств Захарова Ю.В., кандидата технических наук, доцента кафедры проектирования и производства электронно-вычислительных средств Танрывердиева И.О., составила настоящий акт о том, что материалы и результаты научных исследований Курасова П.А. на тему «Обоснование параметров и режимов работы учебных тренажеров лесозаготовительных машин» использованы в учебном процессе подготовки обучающихся по направлению подготовки 27.03.04 «Управление в технических системах» и профессии рабочих 14269 «Машинист трелевочной машины» в следующих формах:

№ Результат исследования Учебная дисциплина Форма использования

1 Математическая модель взаимодействия оператора и технологического оборудования лесозаготовительной машины «Теория автоматического управления», «Гидравлика, гидро- и пневмопривод» Лекционная

2 Структура технических средств тренажера профессиональной подготовки операторов лесозаготовительных машин «Технические средства автоматизации и управления» Лекционная

Материалы обсуждены и одобрены на заседании кафедры проектирования и производства электронно-вычислительных средств, протокол № 3 от « У?» _20_//г.

Председатель комиссии: Члены комиссии:

И.о.заведующий кафедрой ПиП ЭВС:

Смоленникова Л.В.

_/_ Танрывердиев И.О. Захаров Ю.В.