Green-sell.info

Новые технологии
2 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Критерии оптимизации технологических процессов

Оптимизация технологических процессов проектирования на производстве

В зависимости от особенностей технологических процессов, а также от характера используемой математической модели могут использоваться различные модели оптимизации процессов. Они позволяют решить ряд конкретных задач, выбрать наиболее оптимальный вариант среди имеющихся.

Основные задачи

Оптимизация технологических процессов помогает сделать наиболее эффективный выбор рационального варианта в конкретной ситуации. Главными задачами расчетов при этом выступают следующие:

  1. Выбор оптимального критерия. Это могут быть различные параметры, чаще всего, минимальная себестоимость при наибольшей производительности, максимальной нагрузке на технологическое оборудование. В некоторых случаях эффективнее будет использовать не один параметр, а несколько, добиваясь самого результативного решения.
  2. Определение параметра, который будет оказывать влияние на результативность ТП.
  3. Разработка F = F(X) в зависимости от существующих условий модели (например, если определяющим параметром стала наименьшая себестоимость, то в данном случае целевой будет зависимость от имеющихся параметров).
  4. Выполняется поиск оптимального решения с вычислением экстремума, нахождением наиболее подходящего для конкретной ситуации технологического процесса.

Виды оптимизации

Виды основ оптимизации ТП (технологических процессов) включают в себя параметрические и структурные рабочие методы. Первая группа – это изменение имеющихся значений при определенной структуре, например, расчет оптимального состава режима использования оборудования или реза. Чтобы решить такие задачи, необходимо использование нелинейного либо линейного математического программирования.

Структурная оптимизация процесса проектирования связана с подбором структуры, она работает по принципу исключения вариантов за счет следующего:

  • вмешательство в уже осуществляемое проектирование с целью поиска самого лучшего и результативного решения с определенной точки зрения и в соответствии с заданными значениями;
  • унификация выбранных вариантов.

Методы

Оптимизация параметров для технологического процесса решает задачу выбора метода, при котором наименьшие затраты на вычисление дадут больший информационный объемом о требуемом процессе.

Процессы находятся в прямой зависимости от того, какие именно методы будут применены в работе при поиске наиболее результативного решения для конкретной ситуации. Всего можно выделить пять методов, включающих в себя:

  • аналитические, в ходе применения которых осуществляется поиск лучшего варианта среди имеющихся;
  • программирование, эта группа включает в себя линейные, динамические, геометрические методы, учитывающие оптимизацию, выбор наиболее результативного процесса;
  • градиентные с ограничением или без ограничения;
  • автоматические самонастраиваемые, которые будут оптимальными для очень сложных систем;
  • статические или активные, использующие различные подходы (активный поиск или пассивное наблюдение).

Оптимизация для технических процессов применяется для выбора оптимального варианта из имеющихся, то есть фактически это выполняемый поиск экстремума для F(X) при помощи варьирования имеющихся проектных (заданных предварительно) значений для X в пределах следующей области допущения: extr F(X) , X € Dx , при этом используются следующие параметры:

  • F(X) – используемая функция;
  • X – вектор переменных;
  • Dx – допустимая рабочая область X.

Выбор будет индивидуальным, он соответствует заданным процессам и условиям. Чаще всего это наименьшая себестоимость, то есть самые меньшие финансовые затраты, максимально возможная производительность при заданных условиях с наименьшим временем, необходимым для изготовления одной единицы.

Методы оптимизации технологических процессов могут использовать один или несколько критериев, то есть в работе будут применяться различные параметры, многокритериальная оптимизация. При этом будет создан один компромиссный критерий, учитывающий сразу несколько выбранных параметров, так называемых Еi-локальных критериев 1, Е2, Е3, …Еr). Для каждого такого критерия будет решаться задача оптимизации разработки технологических процессов, после чего будет выполнено вычисление экстремального значения для Еi (при i, равном 1, 2, 3, …, r).

Уравнение отклонения для критерия будет записано таким образом: Qi = Ei — Ei* . Отдельно для каждого из них следует вычислить весовой коэффициент λi (0 ∑ λi = 1 ), что необходимо для определения важности параметра в рамках технологического процесса. Для записи компромиссного критерия применяется аддитивная функция Q = ∑ Qi λi . Только после этого решается оптимизация параметров процесса. Для решения могут применяться различные методы, включая имитационные, аналитические, комбинированные.

Аналитические методы оптимизации технологического процесса производства предполагают применение средств математического программирования. Всего четырнадцать таких методов, включая покоординационный подъем, градиентный, исключения областей, дихотомии, деления интервала, Фиббоначи, Розенбока и другие.

Имитационная оптимизация управления технологическими процессами предполагает работу в реальных условиях, создания имитационной модели, основа которой дает возможность выбрать удовлетворяющий вариант ТП. При расчетах применяются способы исключения, выбора подходящей модели, что позволяет достигнуть заданного критерия. При моделировании применяются такие языки, как GPSS, Симула, Симскрипт.

Комбинированный метод предполагает использование отдельных приемов указанных приемов, объединение аналитического и имитационного методов в один, что позволяет достигнуть оптимального результата. Такой способ применяется при определенных условиях и необходимости получения наиболее точного результата.

Выбор метода полностью зависит от ситуации, условий расчетов и прочих данных, включая требования к результативности. Часто оптимальным является комбинированный метод, более гибкий и позволяющий работать практически при любых ситуациях. Советуем вам также почитать про методы структурирования информации.

Материаловед

Критерии оптимальности технологического процесса магнитно-абразивной обработки

К внешнему виду ювелирных и художественных изделий предъявляются высокие требования. Их поверхность не должна иметь раковин, трещин, вмятин, заусенцев, шероховатостей, острых кромок, следов работы инструмента, облоя и царапин. Поэтому технологические процессы обработки таких изделий включают операции отделочной обработки (шлифовка, полировка).

Шлифовка и полировка ювелирных изделий считается наиболее трудной и дорогостоящей работой. На финишную обработку поверхности в ювелирной промышленности приходиться примерно 60 % стоимости продукции. Попытки ускорения финишной обработки и снижения затрат посредством технических средств делались всегда.

Как известно, все традиционные методы финишной абразивной обработки можно разделить на методы обработки свободным и закрепленным абразивом. Достоинства обработки закрепленным абразивом – автоматическое изменение режущей способности инструмента в течение одного оборота детали, возможность плавно изменять процесс в направлении от грубого к более тонкому, недостатки – неполное использование режущих свойств абразивных зерен из-за их стабильного положения, трудность обработки деталей со сложным профилем. Обработка свободным абразивом, традиционно применяемая в ювелирной промышленности, не позволяет получить стабильные результаты по геометрической точности и шероховатости.

Читать еще:  Linux mint команды терминала

Метод магнитно-абразивной обработки сочетает в себе достоинства обработки закрепленным и свободным абразивом. Отличительной особенностью МАО являются небольшие удельные давления в отличие от традиционных методов обработки, где зерна жестко закреплены. Таким образом, обработка осуществляется за счет наличия эластичной шлифовальной щетки, сформированной магнитным полем и магнитно-абразивным наполнителем, а также спецификой применения смазочно-охлаждающих технологических средств. Магнитно-абразивный наполнитель создает режущий инструмент, плотность которого можно варьировать, изменяя напряженность магнитного поля. Силами магнитного поля зерна наполнителя прижимаются к поверхности детали, оказывая давление на деталь в каждой точке ее поверхности, что приводит к съему металла и сглаживанию микронеровностей. Обработка производится при наличии жидкого наполнителя (СОТС), который в данном процессе выступает как носитель поверхностно-активных веществ, а не как средство охлаждения детали.

Известно, что эффективность абразивной обработки жестким инструментом достаточно полно оценивают следующими показателями (ГОСТ 21445):

  1. Стойкостная наработка абразивного инструмента.
  2. Период стойкости абразивного инструмента.
  3. Режущая способность абразивного инструмента.
  4. Сила прижима абразивного инструмента.
  5. Линейная сила прижима абразивного инструмента.
  6. Давление абразивного инструмента.
  7. Приведенная режущая способность абразивного инструмента.
  8. Приведенная скорость изнашивания абразивного инструмента.

Для оценки МАО явно недостаточно приведенных показателей. Наиболее полно оценить эффективность процесса позволят приведенные ниже размерные и безразмерные критерии.

1. Критерий эффективности съема металла:

где ∆Gp, ∆G — соответственно фактический расчетный и удельный съем в единицу времени, г/мм 2 :

Здесь h – продольная подача, м/с; p – плотность обрабатываемого материала, г/мм 3 ; t – глубина резания, мм; Sд – площадь обрабатываемой поверхности, мм 2 ; Vрез – скорость вращения обрабатываемого изделия, мм/с.

Чем ближе к единице критерий α1, тем оптимальнее величина съема в процессе обработки.

2. Критерий скорости снижения высоты микронеровностей:

где Ra – разность между исходной шероховатостью и полученной в процессе обработки, мкм; τ – продолжительность обработки, с. Большее численное значение α2 свидетельствует о большей скорости уменьшения шероховатости.

3. Критерий относительной работы, затрачиваемый на съем материала:

где B – магнитная индукция магнитного поля в рабочем зазоре, Тл; Vп.п. – скорость перемещения полюсных наконечников, мм/с; 10 10 – размерный коэффициент.

4. Комплексный критерий η1 характеризует оптимальность выбранного технологического процесса:

Чем больше абсолютное значение критерия η1 , тем оптимальнее технологический процесс.

5. Критерий себестоимости процесса:

где Сп – себестоимость процесса магнитно-абразивной обработки, руб.; Сб.п. – себестоимость базового процесса. Численное значение критерия Z характеризует затраты на обработку по сравнению с базовым процессом. Меньшее значение Z свидетельствует о меньшей себестоимости оцениваемого процесса.

Скворчевский Н.Я., Федорович Э.Н, Ящерицын П.И. Эффективность магнитно-абразивной обработки. – Мн.: Навука i тэхнiка, 1991.

Оптимизация технологических процессов.

Рассмотрим общую постановку задачи выбора оптимального варианта ТП из множества рассматриваемых.

В качестве критерия оптимизации при технологическом проектировании обычно используется себестоимость изготовления детали С (Т) по технологическому процессу Т. Оптимальным Топт называется вариант технологического процесса, имеющий минимальную величину С:

MT — множество допустимых вариантов технологических процессов.

Так как проектирование ТП имеет многоуровневый характер, то и оптимизация также выполняется по уровням. Оптимизация операций осуществляется на основе использования оптимизированных переходов, а оптимизация ТП в целом выполняется на основе оптимизированных операций. При таком подходе рассматривается иерархическая система оптимизации с тремя уровнями оптимизации, причем оптимизация на заданном уровне имеет глобальный характер по отношению к более низкому уровню и локальный характер по отношению к более высокому уровню.

Оптимизация ТП при указанной постановке задачи является сложной проблемой. Сложность связана с двумя моментами.

Первый заключается в том, что область решений, т.е. множество МТ возможных вариантов ТП, задана не автоматически, а в виде разного рода правил, инструкций, указаний, имеющих как формальный, так и неформальный характер. Это обстоятельство практически исключает применение для структурной оптимизации таких стандартных методов, как математическое программирование, опирающихся на известную структуру и вид области МТ и функции С (Т).

Второй момент связан с большим количеством вариантов ТП, возможных для конкретной детали. Если, например, имеется ТП из шести операций и для каждой операции возможны хотя бы три варианта их выполнения, то общее количество вариантов равно 3 6 = 729. При этом еще не учтена возможность перестановки операций в маршруте обработки детали.

Наиболее общими методами оптимизации ТП являются методы, основанные на алгоритмах случайного поиска. Эти методы используются для решения многоэкстремальных задач нелинейного программирования и не накладывают особых ограничений на критерий оптимизации и область существования решений. Суть методов оптимизации состоит в нахождении случайной последовательности вариантов ТП, где каждый последующий вариант предпочтительнее предыдущего, т.е. С (Тi)> C(Ti+1)

На рис.7: К — количество спроектированных процессов. Как видно из рисунка, для последовательности T1,T2,T3,…,TK могут быть выбраны технологические процессы T1,T2,T6,T9,T11 так как С (Т)> С (Т2)> С (Т6)> С (Т9)> С (Т11).

Из рассмотренных наилучшим будет процесс Т11, имеющий минимальную стоимость. В пределе указанная последовательность должна сходиться к оптимальному в заданных условиях значению себестоимости процесса.

Возникает вопрос: как долго вести процесс проектирования, ведь С (Топт) и количество возможных вариантов заранее не известны.

Ответ на этот вопрос может быть получен, если в качестве критерия использовать приведенную себестоимость Спр процесса, в которой учитывается стоимость ТПП:

Читать еще:  Математические модели оптимизации

Спртпп; Соб= oi ,

Соб — себестоимость обработки детали; Стпп — приведенная к одной детали стоимость ТПП; Сoi— себестоимость обработки на i-ой операции.

Пусть в стоимость технологической подготовки входит лишь стоимость проектирования ТП, тогда

Стпп»Сэвм×K/N,

Сэвм — стоимость проектирования ТП, получаемого с помощью ЭВМ;

K — количество просчитанных вариантов;

N- объем выпуска деталей по спроектированному ТП.

Так как стоимость машинного времени ЭВМ достаточно высока, то при большом количестве просчитываемых вариантов резко возрастает Спр. Возможный график приведенной себестоимости показан на рис.8. Как видно из рисунка, существует критическое количество просчитываемых вариантов Ккр, начиная с которого величина Спр растет, так как экономия от оптимизации ТП не покрывает затрат на эту оптимизацию. Таким образом, при Ккр имеет место оптимальное значение Спр и, следовательно, ТП, полученный при Ккр, является оптимальным. Вместе с тем видно, что этот ТП не самый лучший по себестоимости.

При малом объеме выпуска не выгодно считать много вариантов. Для сокращения количества рассматриваемых параметров при максимальном приближении к оптимальному значению Собопт) в нас


Рис. 8

тоящее время, используются три основных направления:

1. Типизация и унификация технологических решений, позволяю­щая уменьшить количество возможных вариантов ТП;

2. Вмешательство человека (режим диалога) для направленного по­иска варианта;

3. Изменение стратегии поиска.

Для рассмотренной выше стратегии характерно то, что каждый вариант расчитывается до конца (движение вглубь) независимо от того, будет ли он использоваться в будущем. Лишь после этого осуще­ствляется переход к новому варианту (движение вширь).

Более перспективным представляется процесс проектирования по стратегии «сначала вширь, а затем вглубь», соответствующий прин­ципу «неокончательных решений». В соответствии с этой стратегией на каждом уровне, начиная с уровня проектирования маршрута, про­водится проектирование вариантов, выбор наилучшего и далее лишь для наилучшего варианта проводится проектирование на следующем, более низком уровне. На этом уровне повторяются все указанные ра­нее действия.

Сложность применения этой стратегии поиска заключается в том, что невозможна точная оценка вариантов на верхних уровнях проек­тирования, так как варианты расчитаны еще не до конца. В связи с этим обычно выбирается не один вариант, а несколько, имеющих на­илучшие оценки.

Далее, на следующем уровне происходит уточнение отобранных вариантов’ с после дующей оценкой уже более точной, чем на предшес­твующем уровне и отбрасывание вариантов, не отвечающих оценочным критериям.

Таким образом происходит многоэтапное генерирование вариан­тов с последующей их «фильтрацией» (отбором).

Процесс проектирования можно в этом случае отобразить схемой, показанной на рис. 9, где: ТМ — технологический маршрут; ОТ -операционная технология; УП — управляющая программа; ТЗ — техни­ческое задание; Е1, Е2, Е3, Е4, — критерии отбора вариантов; С1, С2, С3, С4 — синтез вариантов.

Стратегию «сначала вширь, а затем вглубь» будем считать ос­новной в

процессах технологического проектирования.

Дата добавления: 2018-02-15 ; просмотров: 283 ;

Методы оптимизации технологических процессов

Оптимизация технологических процессов является сложной задачей, так как область решений, т. е. множество возможных вариантов технологических процессов, задана не аналитически, а, как правило, логически в виде разного рода правил, инструкций, указаний.

Для параметрической оптимизации ТП с помощью ЭВМ могут быть применены известные методы линейного и нелинейного программирования. Однако из-за ограниченности линейных моделей, а также необходимости учета дискретности задач оптимизации данные методы не нашли широкого применения. Параметрическая оптимизация является сложной многовариантной задачей, не всегда решаемой в рамках линейного программирования.

Для структурной оптимизации ТП чаще всего применяются итеративные методы. Сущность этих методов заключается в том, что вычислительный процесс начинают с некоторого пробного решения, а затем применяют алгоритм, обеспечивающий улучшение этого решения. Это продолжается до тех пор, пока не станет ясно, что дальнейшее улучшение невозможно.

Можно выделить три класса методов. Об алгоритмах первого класса заранее известно, что при их использовании на каждой итерации (шаге) решение улучшается. После конечного числа шагов дальней­шее улучшение решения невозможно. Ко второму классу относятся алгоритмы, обеспечивающие улучшение решения на последовательных итерациях, но гарантирующие получение оптимального решения как предела некоторого бесконечного вычислительного процесса. Третий класс итеративных методов включает в себя алгоритмы, основанные на методе проб и ошибок. При использовании этого метода последова­тельные пробы позволяют улучшить результат, но монотонное улуч­шение решения не гарантируется.

Простейшим методом поиска опти­мального варианта технологического процесса на каждой итерации является просчет всех возможных вариантов (сочетаний ис­комых величин). Он применяется, когда искомые величины имеют конечное и не очень большое число различных значений. С увеличением количества оптимизируемых переменных число просматриваемых вариантов быстро растет, просчет возможных вариантов становится трудно реализуемым. В этих случаях применяются методы, исключаю­щие полный перебор (например, методы направленного поиска на каж­дом шаге оптимизации).

Направленный поиск наилучшего варианта технологического про­цесса обработки рассматривают как граф, вершинам которого соответ­ствуют показатели обработки, а ребрам — определенные параметры про­цесса. Особенностью этого метода поиска оптимального варианта об­работки является его направление, определенное сводом технологи­ческих правил и ограничений. Направленный поиск в сочетании с чисто математическими методами оптимизации многофакторных явлений наиболее эффективен при решении широкого круга технологических задач.

Итеративные методы нашли широкое применение. Возможно использование многоуровневой декомпозиции процес­са проектирования в сочетании с итерационными алгоритмами решения проектных задач на каждом уровне и применением режима диалога при решении сложных трудноформализуемых задач. Основу метода составляет расчленение сложных процессов проектирования на несколь­ко взаимосвязанных уровней (стадий), характеризующихся последо­вательно возрастающей от уровня к уровню степенью детализации про­ектных решений. Выделяются следующие уровни:

Читать еще:  Linux текстовый редактор

· принципиальная схема процесса, определяющая тип, состав и последовательность технологических этапов, методы обработки в каждом этапе;

· технологический маршрут, характеризующий состав и последо­вательность операций на каждом этапе и основные характеристики технологической системы для каждой операции;

· операционная технология, в которую включаются уточнение харак­теристик технологической системы, а также определение структуры операций и характеристик каждого перехода.

Процесс проектирования на каждом уровне представляет собой многовариантную процедуру. На основе каждого проектного вариан­та одного уровня формируется несколько более детальных вариантов следующего уровня. В результате проектирования на всех стадиях образуется дерево допустимых вариантов технологического процесса, отвечающего заданным техническим ограничениям.

Эта модель характеризуется низкой эффективностью. Чтобы вы­брать один рациональный вариант, необходимо до конца спроектировать очень большое число допустимых техническими ограничениями ва­риантов.

Эффективность процесса повышается, если организовать выбор рациональных вариантов проектных решений на каждом уровне. Одна­ко при этом возникает проблема формирования критериев промежу­точного отбора наиболее рациональных вариантов на различных уров­нях, так как ввиду различной степени детализации проектных решений на всех уровнях, кроме последнего, не может существовать точного критерия оценки и отбора проектных решений. Это связано с тем, что представление о проектируемом процессе здесь носит сугубо принци­пиальный характер и детализируется и уточняется на последующих уровнях. Поэтому на всех уровнях, кроме последнего, критерий оцен­ки проектных решений носит эвристический характер. В то же время многие из факторов не поддаются математическому описанию, поэто­му на всех стадиях проектирования технологических процессов пред­полагается участие технолога.

В работе обоснована необходимость проектирования техно­логии совместно с проектированием организации производства. В свя­зи с этим автоматизированная система проектирования и организации группового производства имеет пять уровней: маршрут, операция, переход, группа и участок.

В данной системе приняты два основных направления сокращения вариантности проектируемых процессов:

· типизация технологических решений применительно к условиям предприятия. Число вариантов сокращается благодаря просмотру лишь тех вариантов, которые наиболее вероятны для данного предприятия;

· вмешательство человека в процесс автоматизированного проек­тирования для осуществления направленного поиска оптимального варианта на основе его опыта и интуиции.

Для решения задачи оптимизации предлагаются также трехуровне­вые системы оптимизации. В этом случае на первом этапе отбираются все те технологические методы и их последовательность, которые могут быть использованы для реализации рассматриваемого изделия. На вто­ром этапе по ряду параметров (виду материала, его поверхностной плот­ности, прочности, структуре и т. д.) выбираются все возможные ком­бинации методов. На третьем этапе производится экономическая оценка технологических методов и комбинаций.

Выбор метода оптимизации зависит от объекта оптимизации, от количества выбранных критериев оптимизации и характеристики их ограничений.

Большая Энциклопедия Нефти и Газа

Оптимизация — технологический процесс

Методы оптимизации технологических процессов рассмотрены на примерах управления технологическим процессом производства магнитоуправляемых контактов и управления технологической установкой. [16]

Задачи оптимизации технологических процессов являются формализуемыми, но требуют разработки чувствительного и надежного критериального аппарата. [17]

Методы оптимизации технологических процессов могут ыть различными в зависимости от конкретной формулиров-и задачи, объема и качества исходной информации и вы-ранных критериев оптимальности. [18]

Критерии оптимизации технологических процессов бурения определены: минимальная стоимость проводки скважин в заданные ( плановые) сроки и заданное сохранение коллекторских — свойств продуктивных пластов. [19]

Почему при оптимизации технологических процессов для оценки параметров используются регрессия и корреляция. [20]

Следовательно, оптимизация технологического процесса синтеза алкидной смолы должна быть направлена на сокращение времени завершающей стадии. [21]

Решение проблемы оптимизации технологических процессов в настоящее время не может ограничиться чисто эмпирическими подходами, основанными на обобщении производственного опыта. [22]

Рассмотрим пример оптимизации технологического процесса на основе одного из разделов математического программирования — линейного программирования, которое позволяет найти самое действенное решение из множества возможных альтернатив, выбрать наилучший способ действий, определить оптимальный план использования имеющихся ограниченных материальных средств. [23]

В результате оптимизации технологических процессов , более напряженной работы агрегатов, уменьшения численности и необходимости вывода эксплуатационного персонала из шумных цехов становится необходимым не только централизованно контролировать технологические параметры, но и наблюдать за состоянием оборудования и установок централизованного контроля. [24]

Решение проблемы оптимизации технологических процессов в настоящее время не может ограничиться различными полуэмпирическими подходами. В связи с этим развитие теории обработки металлов давлением происходит в направлении создания методов достаточно точного количественного описания реологии поведения металла и технологических процессов с учетом большого числа факторов. [25]

Важным условием оптимизации технологических процессов , обеспечения рационального уровня концентрации операций является разработка типажа основных узлов АЛ ( в первую очередь силовых, транспортных, загрузочных и др.) с оптимальными технологическими параметрами. [26]

Рассмотрены методы оптимизации технологических процессов деревообработки , методика математических описаний процессов. Приведены математические модели и алгоритмы оптимизации их: при помощи ЭВМ, графо-аналитические методы, методы исследования моделей процессов на ЭВМ. Изложены принципы построения математических моделей потоков. Даны рекомендации по применению оптимальных режимов конкретных процессов. [27]

В целях оптимизации технологических процессов сбора и подготовки продукции нефтяных скважин Гипровостокнефтью, ВНИИСПТнефтью, ВНИИКАнефтегазом разработаны унифицированные технологические схемы комплексов сбора и подготовки нефти, газа и воды нефтедобывающих районов. Рекомендации по унификации технологических схем подготовки нефти, газа и воды с учетом особенностей каждого района нефтедобычи позволяют сократить сроки строительства и проектирования систем сбора, а также достичь значительного снижения загрязнения окружающей среды. [28]

Задачи стабилизации и оптимизации технологических процессов решаются на самом нижнем уровне иерархии систем управления. [29]

Таким образом, оптимизация технологического процесса при проектировании рассматривается как задача определения оптимального вектора управления R ( /), минимизирующего целевую функцию F ( ( t), R ( 0) ПРИ условии выполнения заданных ограничений. [30]

Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector