Концептуальные основы тренажерной системы для обучения специалистов по автоматизации производственных процессов по решению оптимизационных задач

Авторы

Полевщиков И.С. канд. техн. наук, доцент, доцент кафедры информатики и вычислительной техники пищевых производств, доцент кафедры автоматизированных систем управления биотехнологическими процессами ФГБОУ ВО «РОСБИОТЕХ», 125080, г. Москва, Россия, доцент кафедры информационных технологий и автоматизированных систем ФГАОУ ВО «ПНИПУ», 614990, г. Пермь, Россия, е-mail: i.s.polevshchikov@mail.ru

Таирова Л.Р. начальник учебно-методического управления ФГБОУ ВО «РОСБИОТЕХ», 125080, г. Москва, Россия, е-mail: tairovalr@mgupp.ru

Аннотация

Представлены результаты исследований в области профессионального обучения специалистов по автоматизации производственных процессов, в частности в энергетической и горнодобывающих отраслях, навыкам решения оптимизационных задач. Рассмотрены концептуальные основы создания тренажерно-обучающей системы (ТОС) для контроля формирования указанных навыков, модели и алгоритмы которой обеспечивают гибкую настройку для генерации упражнений, вариативность процессов их выполнения и оценивание согласно требуемым видам задач оптимизации и методикам профессиональной подготовки. На базе ТОС производится детализированное сравнение решения студента с эталонным решением по результатам оценки выполнения упражнения, что повышает точность процесса автоматизированного контроля навыков в ходе упражнений. Использование ТОС способствует улучшению объективности и снижению трудоемкости работы преподавателя при осуществлении контроля навыков студентов в процессе изучения методов оптимизации производственных процессов. ТОС применима для организации контроля навыков студентов вузов направлений подготовки в сфере автоматизации и информатизации производств, в том числе с учетом специализаций, связанных с энергетической и горнодобывающей отраслями. Также ТОС может быть использована как элемент системы корпоративного обучения на предприятиях сферы энергетики и добычи полезных ископаемых для повышения квалификации персонала.

Ключевые слова

Тренажерно-обучающие системы, оптимизация, принятие решений, математическое программирование, автоматизация производственных процессов, математическое моделирование, веб-система.

Список литературы

Электроэнергетическая отрасль региона: математическое моделирование экологоэкономической оценки эффективности развития / Е.В. Васильев, А.Г. Киренберг, И.М. Кисляков и др. // Уголь. 2023. № 12. С. 44-49. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-12-44-49.
Vasiliev E.V., Kirenberg A.G., Kislyakov I.M., Medvedev A.V., Prokopenko E.V. Electric power industry of a region: mathematical modeling of environmental and economic assessment of development efficiency. Ugol'. 2023;(12):44-49. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2023-12-44-49.
Фоменко М.В., Прохоров В.Б., Фоменко Н.Е. Оптимизация схемы сжигания кузнецкого тощего угля с использованием прямоточных горелочных устройств и сопел с твердым шлакоудалением // Вестник Московского энергетического института. 2023. № 4. С. 72-79.
Fomenko M.V., Prokhorov V.B., Fomenko N.E. Optimization of the combustion scheme of Kuznetsk lean coal using direct-flow burners and nozzles with solid slag removal. Vestnik Moskovskogo energeticheskogo instituta. 2023;(4):72-79 (In Russ.).
Применение нейросетевых технологий для оптимизации процессов добычи и переработки угля на предприятиях угольной промышленности / Н.Л. Красюкова, И.А. Рождественская, А.Ж. Зубец и др. // Уголь. 2024. № 9. С. 101-108. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-9-101-108.
Krasyukova N.L., Rozhdestvenskaya I.A., Zubets A.Zh., Bartoshevich I.A., Voronova E.I. The use of neural network technologies to optimize the processes of coal mining and processing in the coal industry. Ugol'. 2024;(9):101-108. (In Russ.). DOI: 10.18796/0041-5790-2024-9-101-108.
Полевщиков И.С., Таирова Л.Р. Интеллектуальная тренажерно-обучающая система для подготовки специалистов по автоматизации и информатизации производственных процессов / Актуальные проблемы повышения эффективности и безопасности эксплуатации горно-шахтного и нефтепромыслового оборудования: материалы VII Международной науч.-практ. конф. «Горная и нефтяная электромеханика – 2021», Пермь, 19-21 октября 2021 г. Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-та. 2021. С. 117-123.
Полевщиков И.С., Уколов М.С., Дмитрук М.В., Кравченко Р.А. Автоматизированный контроль навыков решения задач по нечеткому моделированию на основе компьютерного тренажерного комплекса // Инженерный вестник Дона. 2024. № 10. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n10y2024/9553 (дата обращения: 15.08.2025).
Polevshchikov I.S., Ukolov M.S., Dmitruk M.V., Kravchenko R.A. Automated control of skills in solving problems on fuzzy modeling based on a computer training complex. Inzhenernyj vestnik Dona. 2024;(10). Available at: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n10y2024/9553 (accessed 15.08.2025) (In Russ.).
Kocharyan E.V., Shaposhnikov V.V., Macharashvili A.S. Virtual simulator of a boiler room. IOP Conference Series: Materials, Science and Engineering. The II "International Theoretical and Practical Conference on Alternative and Smart Energy". Voronezh, 2021. P. 12019.
Kugurakova V.V., Golovanova I.I., Shaidullina A.R., Khairullina E.R., Orekhovskaya N.A. Digital solutions in educators' training: concept for implementing a virtual reality simulator. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education. 2021;17(9):1-10.
Varganova A.V., Petrov D.A., Pozin D.O. VR simulator for operational switching in closed switchgears of 35-220 kv substations. 2024 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon). Sochi, Russian Federation, 2024. PP. 580-586.
Романова Е.С., Рыжкова М.Н. Повышение эффективности обучения студентов с помощью онлайн-тренажера для решения задач безусловной оптимизации // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 5. С. 65-77.
Romanova E.S., Ryzhkova M.N. Improving the efficiency of student learning using an online simulator for solving unconstrained optimization problems. Informatika i obrazovanie. 2023;38(5):65-77 (In Russ.).
Онлайн-тренажер для отработки навыков выполнения математических операций / Д.Б. Берг, Н.В. Папуловская, А.Ю. Вишнякова и др. // Информатика и образование. 2023. Т. 38. № 4. С. 68-79.
Berg D.B., Papulovskaya N.V., Vishnyakova A.Yu., Dubinin N.N. Online simulator for practicing skills in performing mathematical operations. Informatika i obrazovanie. 2023;38(4)68-79 (in Russ.).
Новодерова А.П. Тесты в Moodle: оптимизация учебного процесса для студентов технических специальностей // Самарский научный вестник. 2023. Т. 12. № 4. С. 233-241.
Novoderova A.P. Tests in Moodle: Optimization of the educational process for students of technical specialties. Samarskiy nauchnyj vestnik. 2023;12(4):233-241 (In Russ.).
Майгула Н.В., Марасанов Ю.Н. Математические тесты в СДО Moodle: получение ответов к задачам линейного программирования // Современное образование: содержание, технологии, качество. 2024. Т. 1. С. 138-141.
Maygula N.V., Marasanov Yu.N. Mathematical tests in the Moodle LMS: obtaining answers to linear programming problems. Sovremennoye obrazovanie: soderzhanie, tekhnologii, kachestvo. 2024;(1):138-141. (In Russ.).
Rocha M., Sim?o A., Sousa T. Model-based test case generation from UML sequence diagrams using extended finite state machines. Software Quality Journal. 2021;29(3):597-627.

Для цитирования

Полевщиков И.С., Таирова Л.Р. Концептуальные основы тренажерной системы для обучения специалистов по автоматизации производственных процессов решению оптимизационных задач // Уголь. 2025;(9):49-55. DOI: 10.18796/0041-5790-2025-9-49-55.

Информация о статье

Поступила в редакцию: 30.06.2025
Поступила после рецензирования: 18.08.2025
Принята к публикации: 28.08.2025