Духновська Ксенія Костянтинівна Сервіс-орієнтована технологія моделювання термофізіологічного стану людини

Краткое описание

Духновська Ксенія Костянтинівна, асистент кафедри прикладних інформаційних систем, Київський національний університет імені Тараса Шевченка. Назва дисертації: «Сервіс-орієнтована технологія моделювання термофізіологічного стану людини». Шифр та назва спеціальності 05.13.06 інформаційні технології. Спецрада Д26.001.51 Київського національного університету імені Тараса Шевченка

Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Міністерство освіти і науки України
Київський національний університет імені Тараса Шевченка
Міністерство освіти і науки України
Кваліфікаційна наукова праця на
правах рукопису
ДУХНОВСЬКА КСЕНІЯ КОСТЯНТИНІВНА
УДК 004.942;519.7;612
ДИСЕРТАЦІЯ
СЕРВІС-ОРІЄНТОВАНА ТЕХНОЛОГІЯ МОДЕЛЮВАННЯ
ТЕРМОФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ
05.13.06 – інформаційні технології
Подається на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук
Дисертація містить результати власних досліджень. Використання ідей,
результатів і текстів інших авторів мають посилання на відповідне
джерело _______________ К.К. Духновська

Науковий керівник Суровцев Ігор Вікторович, доктор технічних наук,
старший науковий співробітник
КИЇВ – 2020

ЗМІСТ
ВСТУП …………………………………………………………………………….11
1. ІНФОРМАЦІЙНО-АНАЛІТИЧНІ АСПЕКТИ ПРОБЛЕМИ МОДЕЛЮВАННЯ ТЕРМОФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ ……………17
1.1 Аналіз стану сучасних інформаційних систем моделювання об’єктів
прогнозування …..………………………………………………………….17
1.2 Аналіз засобів моделювання термофізіологічного стану людини
термофізіологічного стану людини ………………………………………23
1.3 Аналіз інформаційних систем та технологій моделювання
термофізіологічного стану людини ………………………………………31
1.4 Шляхи розроблення сервіс-орієнтованої технології моделювання
термофізіологічного стану людини ……………………………………….38
Висновки до розділу 1 ……………………………………………………..39
2. ДИНАМІЧНІ МОДЕЛІ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕРМОФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ З УРАХУВАННЯМ ЛОКАЛЬНИХ ВПЛИВІВ СЕРЕДОВИЩА ……………………...41
2.1 Рівняння теплового балансу людини, як базисний елемент інформаційної технології ………………………………………………………...41
2.2Моделі теплообміну людини …………………………………………..48
2.3Моделі теплообміну людини з середовищем …………………………61
2.4Моделі теплообміну для системи «Людина – Середовище – Фізичне – Навантаження» ……………………………………………………….67
2.5Моделі теплообміну для системи «Людина – Одяг – Середовище – Фізичне Навантаження» ……………………………………………...69
2.6Модель для прогнозування термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних впливів середовища ………………………………..75
2.7Симуляція динамічних моделей термофізіологічного стану людини
з урахуванням геометрії її тіла …………………………………………….77
Висновки до розділу 2 ……………………………………………………...80
9
3. СЕРВІС-ОІЄНТОВАНА СИСТЕМА МОДЕЛЮВАННЯ
ТЕРМОФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ З УРАХУВАННЯМ
ЛОКАЛЬНИХ ВПЛИВІВ СЕРЕДОВИЩА …………………………………..82
3.1 Архітектура інформаційної системи моделювання
термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних впливів
середовища …………………………………………………………………82
3.2 Подання сервіс-орієнтованої системи моделювання
термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних впливів
середовища………………………………………………………………...90
3.3 Бізнес-логіка сервіс-орієнтованої системи моделювання
термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних впливів
середовища………………………………………………………………...93
3.4 Метод скінченних різниць для симуляції моделі інформаційної
технології…………………………………………………………………..98
3.5 Підвищення ефективності методу скінченних різниць для симуляції
моделі для прогнозування термофізіологічного стану людини………..103
Висновки до розділу 3…………………………………………………….114
4. ПРАКТИЧНІ МОЖЛИВОСТІ CЕРВІС-ОРІЄНТОВАНОЇ СИСТЕМИ
МОДЕЛЮВАННЯ ТЕРМОФІЗІОЛОГІЧНОГО СТАНУ ЛЮДИНИ …..116
4.1 Аналіз термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних
впливів середовища ………………………………………………………116
4.2 Прогнозування фізіологічного стану людини ………………………121
4.3 Верифікація інформаційної технології для прогнозування
термофізіологічного стану людини з урахуванням геометрії її тіла ….134
Висновки до розділу 3…………………………………………………….143
Висновки ………………………………………………………………………...144
Список використаних джерел ………………………………………………...147
10
Додаток 1. Список опублікованих праць ………………………………………160
Додаток 2. Акти впровадження сервіс-орієнтованої системи моделювання
термофізіологічного стану людини …………………………………………….162
Додаток 3. Обмін речовин відповідно віку і статті ……………………………164
Додаток 4. Енерговитрати людини при різній фізичній діяльності …………..165
Додаток 5. Характеристики компартментів моделі для середньостатистичної
людини ……………………………………………………………………….......167
11
ВСТУП
Актуальність теми. Реалії сьогодення зумовлюють підвищені вимоги до
безпечного середовища проживання людини та збереження її здоров’я.
Важливим аспектом є фізіологічний стан людини та його прогнозування у
залежності від умов зовнішнього середовища. Складність цієї задачі свідчить
про необхідність застосування інформаційних технологій для її розв’язання.
Значна кількість факторів, які здійснюють вплив на термофізіологічний стан
людини та встановлення їх інформативності та значущості вимагають
дотримання принципу системності у дослідженнях.
Розробці методології системного підходу та системного аналізу при
вирішенні складних проблем і дослідженні складних систем присвячені роботи
відомих українських та зарубіжних вчених: М.З. Згуровського, М. Месаровича,
Н.Д. Панкратової, С.Н. Перегудова, І. Такахари, E. Doebelin, D.H. Meadows,
C.E. Shannon. Їх дослідження супроводжують процеси розробки методів
прогнозування невідомих характеристик та параметрів як в детермінованих
умовах, так і в умовах невизначеності. Серед релевантних робіт варто
відзначити роботи М.Г. Загоруйка, Ю.П. Зайченка, О.Г. Івахненка, Г.С. Лбова,
D. Hinton та інших. Моделі, які пропонувалися в цих роботах, мають у своїй
основі регресійні та поліноміальні залежності або нейромережеві підходи.
Дослідженню різних аспектів моделювання термофізіологічного стану
людини присвячені роботи таких авторів, як І.Й. Єрмакової, К.Г. Лябах,
F. d'Ambrosio, V. Candas, Fiala, D.L. Fogt, С. Huizenga, S. Tanabe.
Найбільш універсальною, на сьогодні, є інформаційна технологія, яка
побудована на моделі з зосередженими параметрами. У даній моделі враховано
потік крові, дихання, випаровування, метаболічні реакції, фізичне
навантаження, пітливість, тремтіння, серцевий викид та місцевий теплообмін
між людиною й середовищем. Аналіз результатів, отриманих шляхом
застосування інформаційної технології, дозволяє виявити несприятливі,
12
критичні умови зовнішнього середовища, що загрожують здоров'ю людини.
Недоліком цієї інформаційної технології є те, що в ній не враховується
геометрія тіла людини, у результаті чого вона надає лише середні
термофізіологічні характеристики. Моделювання різних зовнішніх локальних
впливів середовища призводить до перероблення інформаційної системи. І цей
факт – є суттєвою вадою інформаційної технології, яка побудована на моделі з
зосередженими параметрами.
Відсутність врахування у таких моделях даних, які описують геометрію
тіла людини, призводить до прогнозування термофізіологічних показників, які
характерні для людини із середньостатистичним значеннями тілобудови. Такі
результати, як правило, у реальних ситуаціях не застосовані. Тому розроблення
інформаційної технології для прогнозування термофізіологічного стану на
основі моделі з розподіленими параметрами є актуальною науково-прикладною
задачею.
Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами.
Дисертаційна робота виконувалась у рамках держбюджетних тем
Міжнародного науково-навчального центру інформаційних технологій і систем
НАН та МОН України: «Розробка методів побудови інформаційних моделей для
прогнозу функціонального стану людини» (№ держреєстрації 0111U010374);
«Розробка інформаційних технологій дослідження енергетичного гомеостазу
людини при адаптації до фізичного навантаження і екстремальних впливів
середовища» (№ держреєстрації 0115U003060), де автор була виконавцем.
Метою дисертаційної роботи є підвищення ефективності прогнозування
термофізіологічного стану людини шляхом розроблення і використання
інформаційної технології з урахуванням локальних впливів середовища.
Для досягнення мети в дисертації були поставлені й розв’язані такі
завдання:
 провести аналіз сучасних моделей, методів та інформаційних
технологій прогнозування термофізіологічного стану людини;
13
 розробити моделі для прогнозування термофізіологічного стану
людини з урахуванням геометрії її тіла як елементного базису інформаційної
технології;
 розробити метод прогнозування на основі пропонованої моделі із
застосуванням паралельних обчислень;
 розробити сервіс-орієнтовану систему прогнозування термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних впливів середовища;
 провести верифікацію створеної інформаційної технології.
Об’єктом дослідження є процес прогнозування термофізіологічного
стану людини.
Предметом дослідження є методи, моделі та засоби прогнозування
термофізіологічного стану людини з урахуванням локальних впливів
середовища.
Методи дослідження базуються на застосуванні: мультикомпартментального моделювання, методів системного аналізу та системного підходу у
дослідженнях інформаційних систем, апарату диференційних рівнянь – для
моделювання термофізіологічного стану людини; чисельних методів, методів
об’єктно-орієнтованого програмування – для розроблення сервіс-орієнтованої
системи; методів математичної статистики – для верифікації роботи
інформаційної технології.
Наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному.
Вперше розроблено метод прогнозування термофізіологічного стану
людини, який дозволяє здійснювати оброблення реальних фізичних і
фізіологічних даних людини та отримувати прогнози більш валідні до реальних,
на відміну від інших методів, які працюють лише з середньостатистичними
даними про людину.
Удосконалено метод симуляції розподіленої моделі термофізіологічного
стану людини для підвищення швидкодії прогнозування, що на відміну від
14
інших, уможливлює або прискорює процеси прийняття оперативних рішень
щодо перебування людини в заданих умовах зовнішнього середовища.
Набули подальшого розвитку моделі прогнозування термофізіологічного
стану людини, які на відміну від інших, дозволяють прогнозувати
термофізіологічні характеристики людини не тільки у часі, а й у просторі, та
об’єктивізувати рішення про можливість перебування людини в такому
середовищі.
Практичне значення отриманих результатів:
Застосування інформаційної технології дозволяє кількісно оцінити
сумісний вплив умов зовнішнього середовища, фізичного навантаження одягу
або захисного спорядження на термофізіологічний стан людини для
попередження втрати здоров’я людиною.
Інформаційна технологія дозволяє виконати прогнозування комфортного
стану людини в конкретному середовищі: автомобілі (для водія та пасажирів),
літаку (для пілотів та пасажирів), в офісі або в іншому замкнутому просторі.
Такі дані повинні бути враховані при проектуванні та виготовленні автомобілів,
літаків, поїздів, у проектуванні офісних приміщень для оптимального
розташування в них технічних засобів та меблів, що дасть змогу підвищити
працездатність та зберегти здоров’я людини.
Використання розробленої технології дозволяє створити сучасне захисне
спорядження для праці людини в екстремальних умовах з урахуванням
комфортності, найбільшої працездатності та збереження її життя.
Розроблене математичне, алгоритмічне та програмне забезпечення
впроваджено у виробничі процеси двох підприємств: ТОВ «С.В. Груп» і ТОВ
«С.В.С. Груп».
Особистий внесок здобувача. Всі основні результати дисертаційної
роботи, які винесено на захист, отримані автором самостійно.
У друкованих працях, опублікованих у співавторстві, особисто дисертанту
належать: [1] – моделі та методи програмних засобів для прогнозу
15
життєдіяльності людини; [2] – моделі та методи програмного комплексу для
прогнозу життєдіяльності людини з урахуванням одягу й захисного
спорядження; [3] – алгоритми інформаційної технології для моделювання
радіаційного теплообміну людини в приміщенні; [4] – алгоритми визначення
тепловідчуття Predicted Mean Vote та прогнозованого відсотку незадоволеності
Predicted Percentage of Dissatisfied; [5] – моделі прогнозування
термофізіологічного стану людини в екстремальних умовах з урахуванням
локальних впливів середовища; [6] – моделі та методи інформаційної технології
вивчення кисневого режиму м'язової клітини, [7] - моделі та методи програмних
засобів для прогнозу життєдіяльності людини в екстремальних умовах, [8] –
методи підвищення швидкодії алгоритму прогнозування термофізіологічного
стану людини.
Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної
роботи доповідались на міжнародних конференціях: 13th International Conference
on Environmental Ergonomics (Boston, USA, 2009) [8]; XXVII Международная
научно-техническая конференция «Проблемы электроники» (КПИ, Украина,
2009) [9]; 14th International Conference on Environmental Ergonomics (Napflio,
Greece, 2011) [10]; 5th ESPC and Nokobetef 10. Future of protective clothing:
Intelligent or not (Valencia, Spain, 2012) [11]; XXXII International Scientific
Conference Electronics and Nanotechnology (Kyiv, Ukraine, 2012) [12];
ІІІ Міжнародна науково-практична конференція «Прикладні системи та
технології в інформаційному суспільстві» (КНУ, Україна, 2019) [13].
Публікації. За результатами дисертаційного дослідження опубліковано
13 наукових праць, з яких 5 статей у наукових фахових виданнях України,
2 статті у міжнародному виданні, 6 тез доповідей у збірниках матеріалів
конференцій.
Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу,
4 розділів, загального висновку, списку використаних джерел та додатків.
Загальний обсяг дисертації становить 169 сторінки, у тому числі 138 сторінок
16
основного змісту, 46 рисунків, 10 таблиць, списку використаних джерел та
3 додатки.

Список литературы

Висновки
Дисертаційна робота містить раніше не захищені наукові положення та
одержані автором нові науково-обґрунтовані результати, які полягають у розробці
моделей прогнозування термофізіологічного стану людини. У дисертаційній роботі
розв’язано актуальну науково-практичну задачу моделювання термофізіологічного
стану людини з урахуванням локальних впливів середовища. У ході виконання
дисертаційної роботи отримані наступні результати.
1. Проаналізовано існуючі інформаційні технології, моделі та методи
прогнозування термофізіологічного стану людини. Із проведеного аналізу були
зроблені наступні висновки.
Із існуючих нині моделей прогнозування термофізіологічного стану людини на
теперішній час особливо привертає увагу модель із зосередженими параметрами,
тому що вона враховує найбільше чинників для творення температурного поля тіла
людини. Модель із зосередженими параметрами враховує втрату тепла за рахунок
впливу повітряного і водного середовища, одягу, захисного спорядження, дихання,
випаровування рідини з поверхні тіла, холодового тремтіння. Ця модель враховує
також адаптацію людини до кліматичних умов.
Методи симуляції існуючих нині моделей прогнозування термофізіологічного
стану нестійкі до вхідних даних. Як результат, всі існуючі моделі працюють лише із
цифровим манекеном, якому властиві фізичні і фізіологічні характеристики
середньостатистичної людини.
2. Набули подальшого розвитку моделі прогнозування термофізіологічного
стану людини, які на відміну від інших, дозволяють прогнозувати термофізіологічні
характеристики людини не тільки у часі, а й у просторі, та об’єктивізувати рішення
про можливість перебування людини в такому середовищі. В якості математичного
інструментарію моделювання прогнозування термофізіологічного стану людини
визначено мультикомпартментальну модель із зосередженими параметрами. Для
отримання розподілу температур не тільки у часі, а і у просторі запропоновано
модель із розподіленими параметрами. У моделі враховується обмін теплом шляхом
145
кондукції, радіації і конвекції. Також у моделі враховується адаптація людини до
кліматичних умов, втрата тепла за рахунок впливу повітряного і водного
середовища, одягу, захисного спорядження, дихання, випаровування рідини з
поверхні тіла людини, холодового тремтіння.
3. Розроблено метод прогнозування термофізіологічного стану людини, який
дозволяє працювати з реальними фізичними та фізіологічними характеристиками
людини і отримувати прогнози більш релевантні до реальних, на відміну від інших
методів, які опрацьовують лише середньостатистичні дані про людину. Метод
прогнозування термофізіологічного стану людини розроблено за рахунок
застосування неявної схеми методу кінцевих різниць, яка є стійкою до будь-яких
початкових умов, це дозволило оброблення вхідних фізичних та фізіологічних
характеристик реальної людини.
4. Удосконалено метод симуляції розподіленої моделі прогнозування
термофізіологічного стану людини для підвищення швидкодії прогнозування, що на
відміну від інших, уможливлює або прискорює процеси прийняття оперативних
рішень щодо перебування людини в заданих умовах зовнішнього середовища. З
цією метою в метод симуляції розподіленої моделі прогнозування
термофізіологічного стану людини впроваджено паралельний метод Гауса. Для
аналізу швидкодії було проведено декілька експериментів і досліджено, в
залежності від кроків інтегрування, швидкодія запропонованого методу зростає на
60%-80%.
5. Практичним результатом є побудова сервіс-орієнтованої інформаційної
системи з інтегрованою можливістю імітаційного моделювання, що дозволяє
проводити дистанційні дослідження термофізіологічного стану людини з
урахуванням локальних впливів середовища, та надавати обґрунтовані
рекомендації, щодо перебування людини в такому середовищі. Сервіс-орієнтована
інформаційна система дозволяє прогнозувати динаміку основних показників, що
характеризують термофізіологічний стан людини в широкому діапазоні зовнішніх
впливів. Аналіз наведених результатів моделювання дозволяє виявити і оцінити
146
можливі ризик-фактори, що загрожують здоров'ю людини. Після закінчення
експерименту інформаційна система робить висновок про резервні можливості
організму і попереджає про небезпеку їх вичерпання. Попередній прогноз, що
виконується за допомогою інформаційної системи, показує часовий діапазон
безпечного перебування людини в середовищі залежно від поєднання потужності і
тривалості фізичного навантаження, характеристик середовища, термоізоляційних
властивостей одягу або захисного спорядження.
6. Проведено верифікацію розподіленої моделі прогнозування. Для цього було
проведено ряд експериментів в реальних умовах і симуляції цих умов сервісорієнтованою системою. Т-критерій Стьюдента для проведених експериментів було
визначено як t = 1.31, а його табличне значення tкритичне = 2.262. Звідси t доводить адекватність результатів розподіленої моделі прогнозування
термофізіологічного стану людини. Значення критерію розбіжності для проведених
обчислень U = 1.3410-5 U < 1. Це доводить, що розподілена модель
термофізіологічного стану людини адекватна за критерієм Тейла. За критерієм
Пірсона, після обчислення було отримано такі результати: