Дипломная работа: Разработка программного проекта для исследования пробоя в продуктах детонации

Содержание

Введение..................................................................................................................... 12
1 Аналитическая часть.............................................................................................. 14
1.1 Постановка задачи........................................................................................... 14
1.2 Численное моделирование ............................................................................. 14
1.2.1 Физические модели.................................................................................. 14
1.2.2 Уровни моедлирования ........................................................................... 16
1.2.3 Этапы в разработке численной модели ................................................. 17
1.2.4 Тестирование программ и моделей ........................................................ 17
1.3 Моноимпульсный электрический сигнал (МИЭС) в установке ................ 18
1.3.1 МИЭС при коммутации детонационной волной .................................. 18
1.3.2 Электрические процессы, протекающие в цепи разряда
конденсатора при коммутации разрядного промежутка ДВ ................................ 19
2 Этап начальной разработки БД............................................................................. 24
3 Проектирование БД................................................................................................ 26
3.1 Концептуальное проектирование .................................................................. 26
3.2 Определение атрибутов каждой сущности .................................................. 29
3.3 Составление реляционных отношений ......................................................... 32
3.4 Расчет места для хранения БД ....................................................................... 35
4 Логическое проектирование.................................................................................. 40
4.1 Меры по обеспечению безопасности ............................................................ 40
4.2 Схемы отношений составленные на языке определения данных .............. 41
5 Физическое проектирование ................................................................................. 45
5.1 Обоснование выбора СУБД ........................................................................... 45
5.2 Создание последовательностей ..................................................................... 45
5.3 Заполнение созданной БД .............................................................................. 45
5.4 Запросы базы данных. Представления, процедуры и триггеры ................. 60
6 Описание интерфейса. Работа с приложением ................................................... 66
7 Безопасность жизнедеятельности......................................................................... 67
7.1Анализ потенциально опасных и вредных факторов ................................... 67
7.1.1 Физиологические опасные и вредные факторы.................................... 67
7.1.2 Психофизиологические опасные и вредные факторы ......................... 68
7.2 Организация рабочего места оператора ЭВМ.............................................. 68
7.2.1 Профилактика синдрома длительных статических нагрузок .............. 69
7.2.2 Эргономика дисплея ................................................................................ 70
7.2.3 Эргономика устройств ввода информации ........................................... 71
7.2.4 Оптимальный режим работы .................................................................. 72
7.3 Анализ условий труда..................................................................................... 73
7.3.1 Вид и характеристики используемого оборудования .......................... 73
7.3.2 Рабочее место, виды работ ...................................................................... 73
7.3.3 Расчет помещения .................................................................................... 74
7.4 Расчет освещения, системы кондиционирования........................................ 74
7.4.1 Расчет естественного освещения............................................................ 74
7.4.2 Расчет системы кондиционирования ..................................................... 76
8 Экономическая часть ............................................................................................. 81
8.1 Предметная область базы данных и её разработка...................................... 81
8.2 Трудовые ресурсы, используемые в работе ................................................. 82
8.3 Расчет стоимости по проектированию и разработке................................... 82
8.4 Расчет затрат на амортизацию ....................................................................... 88
8.5 Оценка эффективности научно - исследовательской работы .................... 91
Вывод.......................................................................................................................... 92
Список использованной литературы....................................................................... 93
Приложение А ........................................................................................................... 94
1.1 Постановка задачи

Для достижения цели дипломной работы «Разработка программного
продукта для исследования пробоя в продуктах детонации» были поставлены
следующие задачи:
- проведение анализа предметной области и ознакомление с главными
аспектами процесса детонации;
- компьютерное моделирование процесса детонации;
- разработка структуры базы данных (БД);
- разработка, отладка, внедрение и адаптация программного продукта для
накопления данных.
Основные действующие лица для которых был разработан программный
продукт:
- научный руководитель - ответственный человек, занимающийся данной
научной темой;
- лаборанты.

1.2 Численное моделирование

1.2.1 Физические модели

Детальные модели
Детальные, или фундаментальные модели описывают свойства или
поведение системы, начиная с такого числа основных физических допущений
(первых принципов), какое только является возможным. Задачи, которые
можно рассматривать с помощью детальных моделей, немногочисленны. Такие
модели, однако, могут быть предельно подробны и точны для явлений, которые
они описывают. Они часто применяются для получения констант или другой
информации для использования в более общих, но менее строгих расчетах. Они
сосредоточиваются обычно на одном изолированном типе процесса или
взаимодействия. Например, квантомеханическне расчеты поверхности
потенциальной энергии для молекул или поперечного сечения кинетической
реакции являются фундаментальными моделями, дающими информацию о
путях химической реакции. Линия выбора первых принципов достаточно
гибкая н зависит от конкретной проблемы. Важной целью детального
моделирования является развитие вычислительных моделей с хорошо
установленными диапазонами их применимости. Вообще говоря, чем шире
такой диапазон, тем модель оказывается более общей и дорогой для
использования.
Феноменологические модели
Феноменологические, или эмпирические модели должны использоваться,
когда масштабы физических процессов слишком малы для разрешения в одном
расчете. В этих ситуациях обычный метод состоит в предположении или выводе
макроскопической и осредненной модели маломасштабных процессов.
Подобные модели, отраженные в макроскопических уравнениях, обычно
являются феноменологическими. Например, в детальных моделях пламени,
рассматриваемых далее в этой книге, константы химических реакций,
коэффициенты диффузионного переноса и уравнения состояния не могут быть
определены одновременно с конвективным течением. Эти три типа моделей
представляют процессы молекулярного взаимодействия, осредненные по
распределениям частиц для получения континуального описания жидкости.
Соответствующие коэффициенты в уравнениях для осредненных величин
представляют процессы, происходящие на масштабе, слишком малом для
разрешения его к расчетах течений.
Часто точные формы слагаемых в макроскопических уравнениях
неизвестны, либо они слишком сложны для расчета, либо невозможно найти
для них численное выражение. В таких случаях следует использовать простые
приближенные формы. Приближенная форма обычно обоснована физически и
содержит входные данные, полученные из эксперимента или более
фундаментальных теорий или расчетов. Несколько моделей турбулентности,
обсужденных в другой, являются примерами феноменологии, в которых
сложные взаимодействия моделируются уравнениями в физически
обоснованных формах. Эти модели далее совершенствуются путем уточнения
коэффициентов в соответствии с данными, полученными из эксперим ента и
подробных специальных расчетов. Другие примеры связаны с моделью
выделения энергии в химически реагирующих системах или параметрической
моделью образования сажи. Феноменологическая модель основывается на
качественном понимании конкретной физической ситуации и должна быть
согласована с белее фундаментальной теорией или экспериментом.
Феноменологические модели начинаются обычно с простой теории
моделируемого явления. Эта теория проста, потому что она содержит грубые
приближения. Часто при выводе феноменологической модели используются
общие принципы и условия сохранения. Эти принципы не требуют детальных
сведений о физических или химических механизмах. Например, решения
Римана уравнений Ренкина—Гюгонио дают простые соотношения,
описывающие газодинамические разрывы. Эти решения требуют знания только
условий выше и ниже разрыва по потоку, а никаких данных о структуре
разрыва в данной модели не содержится — подобные данные здесь вовсе не
требуются. Для получения, информации о самом разрыве необходимо намного
более трудоемкое тщательно разрешаемое локальное интегрирование
фундаментальных уравнений.
Эмпирические модели
Эмпирические модели создаются либо посредством подгонки данных к
соответствующей математической формуле, либо данные используются
непосредственно в табличной форме. Отметим тот важный момент, что данные
обычно получены экспериментально. Часто на такие данные оказывают
влияние посторонние эффекты, которых не ожидали и которые являются
нежелательными, вытекающие, например, из воздействия измерительных
приборов на объект исследования или погрешностей измерительных приборов.
Предостережение, которое следует сделать относительно этих моделей, состоит
в том, что их можно использовать для интерполяции, но не для экстраполяции.
Это верно как по отношению к диапазону физических параметров, в котором
модель справедлива, так и конкретным физическим ситуациям, в которых
модель используется. Скорости химических реакций — обычно константы
эмпирических моделей. Уравнения состояния нередко представлены
экспериментальными данными в табличной форме. Другими примерами
эмпирических подходов являются составления, например, таблиц значений
скорости диффузии дыма в камере, скорости распространения пламени в здании
или скорости выделения химической энергии в турбулентном диффузионном
пламени.

1.2.2 Уровни моедлирования

Выражение «огрубление», использованное в книге [3], означает, что
микроскопические процессы статистически усредняются, или огрубляются на
макроскопическом уровне. Огрубление уменьшает число степеней свободы,
необходимых для описания поведения системы. Огрубленное поведение
системы следует относительно простым законам, аппроксимирующим
статистическое поведение микроскопических сложных физических систем.
Например, динамика столкновений миллионов молекул на микроскопическом
уровне может использоваться для вывода уровней сплошной среды. Так как
огрубление применяется к физическим системам, феноменологические модели
маломасштабных процессов должны быть точно представлены на больших
масштабах.
В детальной вычислительной модели отдельные процессы представлены
и рассчитаны с точностью, требуемой для описания поведения системы, в
которой одновременно протекает несколько процессов. Частные модели,
составляющие детальную модель, могут быть фундаментальными,
феноменологическими или эмпирическими. Детальные модели часто
объединяют эти различные типы составляющих для представления широкого
диапазона временных и пространственных масштабов отдельных физических
процессов. Важно понять, что квалификация модели как «детальной» есть вещь
условная. Модель является более или менее детальной в зависимости от
количества и степени эмпиричности учитываемых в ней эффектов.
В этой главе интересовались детальным численным моделированием
реагирующих течений, в которых динамика жидкости, химия и диффузионный
перенос играют важную роль. Рассмотрим, например, модель одномерного
реагирующего течения для описания распространения ламинарного пламени.
Конвекция описывается очень точными уравнениями, которые с большой
точностью решаются численными методами, и может рассматриваться как
фундаментальная модель одномерного конвективного переноса. Уравнения
химических реакций соответствуют феноменологическим моделям, если
коэффициенты скоростей взяты из фундаментальных расчетов, которые
представлены в аналитической форме, и такие уравнения соответствуют
эмпирическим моделям, если они согласованы с экспериментальными
данными. Уравнение состояния может быть представлено таблицей
экспериментальных данных. Константы диффузии можно оценить на основе
разумных предположений, экспериментальных данных или теоретических
исследований. Детальная модель пламени может стать более
феноменологической или менее детальной, если систему уравнений для
скоростей реакций заменить более короткой, менее полной системой. Важно
оценить уровень детальности, желанный для разрабатываемой модели, и затем
решить, что необходимо для получения этого приближения при решении
конкретной задачи.

1.2.3 Этапы в разработке численной модели

До того, как мы приступим к программированию численной модели,
необходимо принять основные решения по следующим вопросам:
- отбору уровня моделирования, согласованного с задачей,
вычислительными ресурсами и имеющимся опытом;
- выбору подходящего идеализированного стандартного случая, который
выражает наиболее важные физические эффекты и дает возможность
последующих обобщений;
- разработке математической модели, включающей стандартный случай и
предполагаемые отклонения.

1.2.4 Тестирование программ и моделей
Резюмируя все вышесказанное, мы рекомендовали найти наиболее
существенные стороны данной задачи, для того чтобы подобрать
вычислительное представление, потом выбрать конкретный стандартный
случай для реализации модели и затем воспользоваться вариациями
стандартного случая для тестирования модели. Важно постоянно проходить
через процесс тестирования. Это дает возможность оценить части модели до
того, как они будут собраны в полной модели. Тестирование позволит также
получить решения для прямого сравнения либо с экспериментальными
данными, либо с аналитическими теориями. При сравнении расчетов с данными
эксперимента тесты являются хорошим средством «тренировки» модулей в
вычислительной модели. При сравнении расчетных с аналитическими теориями
часто возможно предсказать результаты теории, а затем перенести вычисления
в область, где теория не справедлива. Этот процесс позволяет понять, как
работает компьютерная модель, и оценить вычислительные затраты для
полученного решения.

1.3 Моноимпульсный электрический сигнал (МИЭС) в установке

1.3.1 МИЭС при коммутации детонационной волной
Исследования ионизационных процессов при детонации газовой смеси
2Н2 + О2 кроме ряда практических приложений [1] представляют и научный
интерес, поскольку дают возможность проверять различные теоретические
модели. Из опытов по коммутации разрядного промежутка (РП) детонационной
волной (ДВ) обнаружен порог возникновения взрывной электронной эмиссии
(ВЭЭ) за фронтом ДВ [2]. При возбуждении разряда детонационной волной с
постоянными средними параметрами детонационного процесса в каждом опыте
получены зависимости средних значений разрядного тока от напряжения для
двух вариантов взаимной ориентации поля и потока продуктов детонации (ПД)
[3].
В данной работе описываются осциллографический метод измерения
скорости фронта ДВ и расчет скорости потока ПД, анализируется зависимость
мощности, развиваемой химическим источником по удержанию заряда в
конденсаторе, от исходного напряжения заряда конденсатора.
Экспериментальная установка коммутации ДВ приведена на рисунке 1.1.
Рисунок 1.1 - Экспериментальная установка
Особенностью установки является помещение исследуемого разрядного
промежутка (РП) с сопротивлением ∆R в объёме детонационной трубы. После
зарядки конденсатора (С) до необходимого напряжения (U0) через
сопротивление (Rзар ~ 10 МОм) и заполнения объёма детонационной трубы
определённым газовым составом (Н2, О2), производился поджег газовой смеси у
закрытого конца детонационной трубы. Разрядный промежуток замыкался
фронтом детонационной волны (ДВ), распространяющейся к открытому концу
трубы. С помощью запоминающего осциллографа (С 8-13) и активного
делителя (R) регистрировалось временное изменение потенциала, относительно
заземляющей шины. Постоянная времени разряда (τ = R∙C) выбиралась в
диапазоне характерного для существования хемиинонизации за фронтом ДВ
порядка 50·10-3 с. В данном случае с помощью хемиинонизации имитировались
различные общепринятые способы предионизации объёма исследуемого РП.

Процесс разряда осуществляется двумя источниками энергии
-предварительно заряженным конденсатором и детонацией, освобождающей
химическую энергию исходных компонентов газовой смеси. Эти оба источника
взаимно влияют по каналам положительной и отрицательной обратной связей.
Противоположность влияния электрического тока на элементарные акты
химического взаимодействия в продуктах детонации проявляется, например, в
их ускорении, путём убыстрения разветвления цепей электронным ударом
исходных молекул, с одной стороны, и пассивацией атомарного кислорода, при
его обращении в отрицательный ион, с другой. Химический же источник
энергии, непосредственно инициируя несамостоятельный разряд
детонационным ударом, его же и подавляет радикалами с высоким сродством к
электрону и окисляющим воздействием газовой среды на металл электродов.
Детальное исследование формы моноимпульса электрического сигнала
(МИЭС), связанное с однократным прохождением ДВ разрядного промежутка,
позволило сделать вывод, что воспринимавшиеся ранее как «шумы» всплески
тока на фоне МИЭС вызваны взрывной электронной эмиссией (ВЭЭ) [1].....