Системное мышление может рассматриваться как совокупность методов и способов исследования, описания и конструирования систем.
В строительном материаловедении во многих случаях неявно уже использовался и используется системный подход. Строительные материалы, будучи сложными системами, обладают системными атрибутами и являются системами [1…3]. Налицо все указанные характерные признаки системы:
- наличие структуры,
- целостность совокупности элементов,
- наличие устойчивых связей между элементами, в том числе существенных, определяющих интегративные свойства системы.
При решении технологических задач с использованием принципов системного анализа технологический процесс рассматривается как сложная система, состоящая из элементов различных уровней детализации: от атомного до отдельного процесса [4].
Системасостоит из взаимодействующих элементов (рис.1). Сущность системы невозможно понять, рассматривая только свойства элементов; существенны как способ взаимодействия элементов, так и взаимодействия элементов (или системы) с окружающей средой. Анализ элементарных процессов, проводимый отдельно, не позволяет установить стадию технологического процесса (например, массоперенос вещества осуществляется на нескольких технологических переделах: при химической реакции взаимодействия вяжущего с активатором; при перемешивании компонентов, тепловой обработке и др.). Так же, как и анализ отдельных стадий процесса без выявления взаимосвязи между ними и с окружающей средой, не дает возможности судить обо всем технологическом процессе.
При анализе технологического процесса принято выделять несколько уровней иерархии, между которыми существуют отношения соподчиненности. На первом уровне располагаются элементарные процессы технологии (химические, массообменные, тепловые, механические, гидромеханические), на более высоких — элементы, которые выделяются по какому-либо признаку, например по административно-хозяйственному или производственному (цеха, производства, предприятия и т. д.). При анализе отдельного процесса в качестве элементов или ступеней иерархии могут выступать явления, в совокупности определяющие целевую функцию процесса, например химическое превращение, теплообмен и т. д. Основная идея системного анализа состоит в применении общих принципов разделения (декомпозиции) системы на отдельные элементы и установление связей между ними, в определении цели исследования и определения этапов для достижения этой цели.
Рис. 1. Иерархическая структура материала
Системный подход к исследованию технологических процессов имеет цель получения оценок функционирования процесса на любом уровне декомпозиции и осуществляется в несколько этапов. Отдельный элемент системы в зависимости от поставленной цели может рассматриваться как отдельная система с более детализованными уровнями декомпозиции [5…7].
Укажем четыре основных этапа системного исследования процесса, выделяемые академиком В. В. Кафаровым.
1. Смысловой и качественный анализы объекта, производимые для выявления уровней декомпозиции, отдельных элементов и связей между ними (установление уровней иерархии и выбор элементов осуществляются исходя из общей цели исследования и степени изученности процесса).
2. Формализация имеющихся знаний об элементах и их взаимодействии и представление этих знаний в виде математических моделей (структурная идентификация). Источником знаний обычно служат фундаментальные законы и экспериментальные данные. В математической модели формализуется рассматриваемый процесс, устанавливаются математические связи между входными и выходными параметрами.
3. Математическое моделирование процесса и определение адекватности модели. Адекватность (соответствие результатов моделирования экспериментальным данным) определяется уровнем знаний о процессе и обоснованностью принятых допущений. Математическая модель представляет собой совокупность математического описания и алгоритма решения, доведенной до конкретной реализации (программы на ЭВМ).
4. Идентификация математических моделей элементов. Математические модели сложных процессов (состоящих из нескольких элементарных) являются системами уравнений, представляющих детерминированные фундаментальные законы, отражающих только общий характер явления при совокупности ограничений и допущений. Реальные условия протекания процессов далеки от «идеальных» и поэтому модели содержат коэффициенты (параметры модели), определяемые экспериментально.
Декомпозицию технологического процесса проводят по его разделению на основные операции (элементы): подготовка материалов, смешение компонентов, формование полуфабриката, тепловая обработка и дополнительные операции.
Элементы в системе находятся в определенных отношениях между собой и окружающей средой (связи). Связи подразделяются на входы или факторы, оказывающие влияние на функционирование элемента (системы), и выходы или отклики, являющиеся воздействием элемента (системы) на окружающую среду (рис.2).
Рис. 2. Классификация внешних связей
Контролируемые и регулируемые входы (вектор 
) — управляющие факторы.
Контролируемые и нерегулируемые входы (вектор 
) — известные факторы, но не изменяемые произвольно (нерегулируемость входов может быть связана с трудностью регулирования).
Неконтролируемые факторы (вектор 
) — воздействия на систему, которые находятся вне контроля.
Причины неконтролируемости факторов могут быть различны:
- недостаточная изученность процесса (неизвестно, что данный фактор существенно влияет на функционирование системы);
- неспособность контролировать выделенный фактор (индивидуальность и душевное состояние человека, работающего с системой);
- значительное количество малозначимых факторов, суммарное воздействие которых оказывается существенным для системы (влияние этих факторов имеет случайный характер).
Определенная последовательность выполнения основных операций (элементы) в технологическом процессе (система) предполагает наличие очевидной взаимосвязи между элементами: отклики предыдущего элемента представляют входы последующего. Выход предыдущего элемента может быть как управляемым, так и неуправляемым входом последующего элемента.
Математическое описание функционирования системы в общем виде представляют системой уравнений
.
Принципиально каждое уравнение системы определяет зависимость i-го выхода от всех входных воздействий. Так как установить влияние неконтролируемых факторов невозможно математическую модель упрощают (оценка «шума» (влияние фактора ) выделяется в самостоятельную задачу)
.
Математическую модель можно получить двумя различными способами.
При структурном подходе запись модели процесса базируется на фундаментальных законах (применяется для хорошо изученных систем).
Эмпирический подход (кибернетический «черный ящик») основан на определении модели функционирования системы только на экспериментальных данных (используется при исследовании сложных систем, теоретическое описание которых ограничено или невозможно).
На практике изучение сложных систем (процессов) проводят поэтапно: на первом — эмпирически; на втором — углубленно изучают механизмы функционирования, которые значительно улучшают ранее полученные результаты.
Литература:
1. Гарькина И. А., Данилов А. М., Королев Е.В Строительные материалы как системы / Строительные материалы. — 2006. –№ 7. — С.55–58.
2. Данилов А. М., Гарькина И. А. Теория систем: математические методы строительного материаловедения: монография. — Пенза: ПГУАС. — 2008. — 379 с.
3. Данилов А. М., Гарькина И. А. Современная общая методология идентификации систем: моделирование свойств материалов / Региональная архитектура и строительство. — 2010. — № 1 (8). — С.11–14.
4. Гарькина И. А., Данилов А. М., Смирнов В. А. Флокуляция в дисперсных системах/ Системы управления и информационные технологии. — 2008. — № 2.3(32). — С.344–347.
5. Гарькина, И. А. Системный подход к разработке и управлению качеством материалов / Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. — 2008. — № 2. — С. 136–143.
6. Данилов А. М., Гарькина И. А. Методология проектирования сложных систем при разработке материалов специального назначения / Известия ВУЗов. Строительство.– 2011. — № 1. — С.80–85
7. Будылина Е. А., Гарькина И. А., Данилов А. М., Сухов Я. И.Некоторые подходы к анализу и синтезу сложных систем / Молодой ученый. — 2013. — № 10. — С. 105–107.
