Журнал - Вісник Донбаської державної машинобудівної академії 2010 №1 (6Е)

Подождите немного. Документ загружается.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

163

Преобразование в спектр позволяет проводить комплексный анализ диагностического

сигнала. Если подключить к входам нейросети полученную частотную матрицу, то каждый

входной нейрон будет связан синапсами с каждым значением частотного диапазона. Во вре-

мя обучения нейросети каждому синапсу назначается вес – коэффициент связи. Во время ра-

боты на нейроны подаются значения силы сигнала по частотам с этими коэффициентами, как

показано на рис. 1, а.

Нейрон №6 Ср.частота фильтра 9822Гц

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

0,7

0,8

0,9

0,5 2,5 4,5 6,5 8,5 10,5 12,5 14,5 16,5 18,5 20,5

кГц

а б

Рис. 1. Совокупность частотных фильтров из синапсов входного слоя (а) и реальный

пример одного из фильтров (б)

Их рис. 1 видно, что входной слой нейромодели представляет собой полные частот-

ные фильтры. Их количество равно количеству нейронов входного слоя. Так как веса связей

являются не приведенными, такие фильтры имеют возможность полностью не пропускать

какие-либо частотные диапазоны и в то же время – пропускать другие, с любым коэффици-

ентом усиления. Часть фильтров, пример которого приведён на рис. 1, б, настроены на про-

пуск частот, чуть сдвинутых между собой гармоник, то есть скважность диагностического

сигнала.

Количество нейронов в первом слое должно быть примерно равно количеству

входов.

В этом случае количество получаемых частотных фильтров образующихся из входных си-

напсов будет соответствовать спектральному разрешению. Но при этом во многих эмулято-

рах существует достаточно жесткое ограничение максимального количества входов. Это свя-

зано с тем, что при увеличении количества входов значительно возрастает время обучения.

Учитывая эти ограничения, ставят условия

самонастраивающимся алгоритмам понижения

размерности спектральной матрицы.

В ходе экспериментов было выявлено, что снижение количества нейронов первого

слоя от данных рекомендаций приводит к увеличению времени обучения и несколько снижа-

ет точность распознавания.

В тоже время, после проведения анализа получаемых частотных фильтров, было вы-

явлено, что вид большинства фильтров схож между собой. На каждом графике частотного

фильтра имелись нескольких вершин, расположенных практически с одинаковым интерва-

лом. После анализа графиков фильтров, было выявлено, что количество узких пропускаемых

диапазонов ограничено и составляет не более десятка. Это связанно с природой возникнове-

ния колебаний в технологической системе. В среднем, в диапазонах, не относящихся к ука-

занным пикам, относительная передаточная величина колебалась от 0,1 до 0,4. В табл. 1 при-

ведены характеристики частотных фильтров первого слоя нейросети, позволяющей, в част-

ности, определять шероховатость получаемой поверхности при токарной обработки.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

164

Таблица 1

Характеристики частотных фильтров входного слоя нейросети

Номер

нейрона

Средний

коэффициент

передачи фильтра

Средний

коэффициент

без вершин

Средний

коэффициент

без впадин

Процент усиления

среднего значения

вершин

1 -0,0444 -0,0621 1 -2250

2 -0,0381 -0,0125 -0,3968 1041

3 -0,0334 0,0017 -0,262 784

4 -0,0027 0,0604 -0,413 15144

5 -0,0634 -0,0331 -0,4875 769

6 0,068 0,0831 0,0077 11

7 0,0158 0,0647 -0,2612 -1649

8 -0,0893 -0,0189 -0,6227 697

9 -0,0155 -0,0333 0,056 -362

10 0,0058 0,0371 -0,1978 -3438

11 -0,0471 -0,0294 -0,2427 515

12 -0,0392 -0,0203 -0,1823 465

13 -0,0225 0,0798 -0,3291 1466

14 0,0077 -0,0435 0,3961 5112

15 0,0961 0,0538 0,8994 936

16 0,1005 0,0865 0,1917 191

17 -0,079 -0,0863 -0,0376 48

18 0,0036 0,0254 -0,1617 -4533

19 -0,3461 -0,0438 -0,8682 251

20 0,0552 0,0145 0,5034 911

21 -0,0367 0,0091 -0,6782 1846

22 -0,0697 -0,0207 -0,4409 633

23 -0,0116 -0,0288 1 -8597

24 0,0093 -0,0075 1 10736

25 -0,0004 -0,0082 0,0588 -15893

26 -0,0566 -0,0502 -0,089 157

27 -0,1345 -0,0752 -0,5828 433

28 -0,0046 -0,0399 0,4902 -10695

29 0,0631 0,0761 -0,1189 -188

30 -0,0046 0,0072 -0,23 4959

31 -0,0344 -0,009 -0,3887 1131

32 -0,0396 -0,0791 0,1582 -400

В данной таблице также приведены средние значения фильтров без учётов пиков, си-

лой более 75 % от максимальной. Среднее значение фильтров без пиков стремится к нулю,

а среднее значение пиков значительно превосходит общее среднее значение. Поэтому боль-

шинство фильтров предназначены для пропуска только узких диапазонов частот, а осталь-

ные частоты при условии относительной равномерности графика спектра взаимно компенси-

руются.

Исходя из выше изложенного, была составлена нейросеть всего с десятью нейронами

на входном слое. Точность такой системы при определении текущих режимов резания упала

на 18% относительно нейросети с 64 нейронами на входе. При решении задачи определения

качества поверхностного слоя результат был неприемлем из-за низкой точности. В итоге,

в задачах технологической диагностики рекомендуется в пробной попытке устанавливать

количество нейронов входного слоя около 10. Если данная попытка будет неудачна, то необ-

ходимо увеличить их количество до количества входов нейросети.

В поставленных опытах также доказано, что для решения технологических задач не

требуется построение нейросети со слишком большим количеством нейронов. Эксперимен-

тально установлено, что обучение спектральным данным наилучшим образом проходит

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

165

в пирамидальных структурах [1]. В них каждый последующий слой содержит примерно

в 2 раза меньше нейронов, чем предыдущий. Например, в экспериментах по автоматическо-

му определению параметров спектрального преобразования хорошо себя зарекомендовала

структура 20-10-3 с 63 входами и двумя выходами. Если количество входов приближается

к 250, наилучшей структурой оказалась 100-50-10 нейронов по слоям соответственно. Также

в некоторых случаях оказались работоспособны варианты, у которых в первом слое установ-

лено не более десяти нейронов, а остальная архитектура соответствовала выше представлен-

ной.

Установлено, что построение сети более чем с тремя скрытыми слоями нерациональ-

но: время обучения значительно возрастает, а точность результата практически остаётся на

прежнем уровне.

В экспериментах рассматривались нейроны только с нелинейными активационными

функциями, как имеющие более высокую гибкость при обучении. В основном, это функции

гиперболического тангенса и сигмоиды.

В последнее время разработчики программных эмуляторов и нейроподобных инфор-

мационных систем рекомендуют разделять нейросети по выходным параметрам [5]. То есть

в каждой сети должен быть только один выход. В экспериментах, проведенных авторами, не

было обнаружено значительных отклонений между одно- и двухсетевыми моделями при

обучении по глубине резания и подаче. Однако добавление к этим данным скорости резания

резко уменьшило скорость обучения, хотя итоговая точность осталась практически неизмен-

ной. Поэтому, если есть ограничения по времени обучения, рекомендуется применять к каж-

дому определяемому технологическому параметру отдельную нейросеть.

В экспериментах обнаружено, что при вводе сигнала в долях от максимальной спек-

тральной мощности обучение в пирамидальной структуре сети не происходит. Это связано

с математической особенностью входов нейросети – при вводе долей мощности намного

сложнее реализовать правильно работающие частотные фильтры. Поэтому как результат бы-

строго преобразования Фурье, так и алгоритм уменьшения размерности спектральной мат-

рицы должны получать результаты в децибелах ослабления сигнала.

ВЫВОДЫ

Допускается совмещение в одну сеть только технологических параметров, имеющих

близкую физическую суть и, главное, соизмеримых числовыми значениями. Нейромодель,

диагностирующая качество поверхностного слоя с целью стабилизации последнего, должна

иметь пирамидальную структуру. Количество нейронов входного слоя должна быть около 10

или соответствовать количеству входов спектральной матрицы. Это позволит создавать час-

тотные фильтры, настроенные на собственные частоты элементов технологической системы

и процессов скола и трения. Для диагностики технологических процессов рекомендуется ис-

пользовать трёхслойные нейросети.

ЛИТЕРАТУРА

1. Медведев В. В. Построение самонастраивающейся системы контроля состояния механообработки /

В. В. Медведев // Сборник тезисов I научно-технической конференции молодых учённых и специалистов «Энер-

гомашспецсталь–2007». – Краматорск : Энергомашспецсталь, 2007. – С. 45–46.

2. Батищев Д. И. Генетические алгоритмы решения экстремальных задач / Под ред. Я. Е. Львовича. –

Воронеж : ВГТУ, 1995. – 64 c.

3. Фаззи-нейро система управления приводом, нечувствительным к изменению

параметров / Ф. Палис,

А. Бух, У. Ладра и др. // Електромашинобудування та електрообладнання. – Одеса : Техніка, 1998. – Вип. 50. –

С. 52–59.

4. Suresh P. V. Artificial neural network approach for multiple fault diagnosis: a case study / P. V. Suresh,

D. Chaudhm // Transactions on Information and Communications Technologies. – WIT Press, 2004. – Vol. 6. – P. 89–98.

5. Остроухов И. Нейросети: работа над ошибками [Электронный ресурс] / И. Остроухов, П. Панфилов. –

Москва : ТОРА-Центр, 2001. – Режим доступа : http://www.tora-centre.ru/library/nscalp/ spekulant02.htm.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

172

АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ВЫДАВЛИВАНИЯ ДЕТАЛЕЙ

СО СЛОЖНОПРОФИЛИРОВАННОЙ НАРУЖНОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ

НА ОСНОВАНИИ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Носаков А. А., Алиев И. С.

Рассмотрен способ получения полых деталей, выявлены особенности проведения

процесса, достоинства и недостатки. Проведен обобщенный анализ формоизменения на ста-

диях процесса комбинированного выдавливания полых деталей с несколькими кольцевыми

утолщениями на наружной поверхности в подвижной матрице на основании конечно-

элементного моделирования. Рассмотрено возникновение дефектов формы в процессе вы-

давливания, причины их появления и пути устранения данных дефектов. Установлен харак-

тер распределения деформации, среднего напряжения, скорости деформации и скорости те-

чения по ходу процесса. Установлено, что максимальные значения этих параметров находят-

ся в слоях, прилегающих к пуансону.

Розглянуто спосіб отримання порожнистих деталей, виявлено особливості проведення

процесу, переваги і недоліки. Проведено узагальнений аналіз формозміни на стадіях процесу

комбінованого видавлювання порожнистих деталей з декількома кільцевими потовщеннями

на зовнішній поверхні в рухомій матриці на підставі кінцево-елементного моделювання. Роз-

глянуто виникнення дефектів форми в процесі видавлювання, причини їх появи та шляхи

усунення цих дефектів. Встановлено характер розподілу деформації, середнього напруження,

швидкості деформації та швидкості течії по ходу процесу. Встановлено, що максимальні

значення цих параметрів знаходяться в шарах, прилеглих до пуансону.

The method for obtaining hollow parts is considered, features of process carrying out, advantages

and disadvantages are revealed.

A synthesis of the form changing on the stages of the hollow parts

combined extrusion with several annular bulges on the outer surface of the mobile die based on

the finite-element modeling are

conducted. The occurrence of defects form during extrusion, their

causes and ways to overcome these defects are considered. The character of the strain distribu-

tion, medium stress, strain rate and flow velocity during the process are

established. It’s proved

that the maximum values of these parameters are in the layers adjacent to the punch.

Носаков А. А.

ст. преп. кафедры ОМД ДГМА

omd@dgma.donetsk.ua

Алиев И. С. д-р техн. наук, проф., зав. кафедрой ОМД ДГМА

pnir@dgma.donetsk.ua

ДГМА – Донбасская государственная машиностроительная академия, г. Краматорск

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

173

УДК 621.774.01

Носаков А. А., Алиев И. С.

АНАЛИЗ ПРОЦЕССОВ ВЫДАВЛИВАНИЯ ДЕТАЛЕЙ

СО СЛОЖНОПРОФИЛИРОВАННОЙ НАРУЖНОЙ ПОВЕРХНОСТЬЮ

НА ОСНОВАНИИ КОНЕЧНО-ЭЛЕМЕНТНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Заготовки, полученные холодным пластическим деформированием, обладают повы-

шенной прочностью, износостойкостью и надежностью. Изготовление заготовок, макси-

мально приближенных по форме и размерам к готовым деталям, способствует сокращению

трудоемкости производства за счет устранения или сведения к минимуму необходимости по-

следующей доработки. Вместе с тем, широкому применению технологии выдавливания пре-

пятствует характерное существенное ограничение – высокие нагрузки на рабочий инстру-

мент. Поэтому дальнейшее эффективное развитие технологии выдавливания связано с разра-

боткой и освоением новых способов деформирования, позволяющих получить штамповкой

детали более сложных форм с меньшими энергозатратами. С этой точки зрения, большими,

но пока недостаточно реализованными возможностями обладают процессы комбинирован-

ного выдавливания в подвижных матрицах, составленные из простых технологических спо-

собов, примеры освоения которых весьма ограничены [1–4].

Так, разработан способ выдавливания полых деталей со сложнопрофилированной на-

ружной поверхностью [5]. Перемещение матрицы осуществляется однонаправлено с пуансо-

ном и периодически с переменной нарастающей скоростью с опережением пуансона. Перио-

дическое выполнение открытой и закрытой прошивки позволяет без увеличения энергоза-

трат осуществлять формообразование сложных полых изделий со сложным наружным про-

филем в одной цельной подвижной матрице (рис. 1). Применение открытой прошивки по-

зволяет улучшить силовой режим деформирования, увеличить стойкость инструмента при

холодном деформировании. Также расширяются технологические возможности процессов

выдавливания при получении готовых изделий или полуфабрикатов (рис. 2).

Ввиду слабого производственного внедрения таких процессов выдавливания мало

изучены особенности формоизменения и напряженно-деформированного состояния.

Целью работы является обобщенный анализ особенностей постадийного формоизме-

нения, напряженно-деформированного состояния и кинематических характеристик при ком-

бинированном выдавливании полых деталей с несколькими

кольцевыми утолщениями на

наружной поверхности в подвижной матрице на основании конечно-элементного моделиро-

вания в прикладном пакете программ QForm.

Рис. 1. Схема комбинированного выдавливания в подвижной матрице

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

174

Рис. 2. Заготовка и полуфабрикат

При помощи конечно-элементной модели, созданной в пакете QForm, было проанали-

зировано постадийное формоизменение заготовки (рис. 3). Процесс состоит из трех основ-

ных стадий: формирование верхнего кругового утолщения (фланца), формирование стенки

и формирование нижнего фланца. На стадиях формирования фланцев проходит процесс от-

крытой прошивки, то есть матрица перемещается быстрее пуансона, что обеспечивает нали-

чие круговой полости для образования фланца до начала процесса. На стадии получения

стенки проходит процесс закрытой прошивки, когда матрица и пуансон движутся с одинако-

вой скоростью. Наличие отклонений формы фланцев связано с неограниченным течением

в радиальном направлении. Если ограничить радиус круговой полости в зависимости от со-

отношения толщины стенки к толщине фланца, то такой дефект наблюдаться не будет. На-

личие утяжины в зоне фланцев связано в большей мере с конфигурацией кромки пуансона.

Рис. 3. Стадии формоизменения

Проанализировав распределение деформации во время процесса, было выявлено, что

максимальная величина деформации сосредоточена в слоях полуфабриката, прилегающих

к пуансону, а минимальные значения – на периферии фланцев (рис. 4, а).

Характер распределения среднего напряжения на стадиях процесса (рис. 4, б) имеет

похожий вид с распределением деформаций: максимальная величина сосредоточена в слоях

полуфабриката, прилегающих к пуансону, а минимальные значения – на периферийных слоях.

При рассмотрении распределения скорости деформации по ходу процесса (рис. 4, в)

установлено, что наибольшие значения данной величины наблюдаются в слоях, прилегаю-

щих непосредственно к кромкам инструмента на любой из стадий процесса.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

175

Рис. 4. Распределение характеристик по ходу процесса:

а – распределение деформации; б – распределение среднего напряжения; в – распределение

скорости деформации

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

176

При анализе характера распределения скорости течения установлено, что на всех ста-

диях процесса наибольшие значения параметра сосредоточены на переходной кромке пуан-

сона и уменьшаются к периферийным слоям полуфабриката (рис. 5).

Рис. 5. Распределение скорости течения металла по ходу процесса

ВЫВОДЫ

На основании конечно-элементного моделирования проведен обобщенный анализ

особенностей постадийного формоизменения, напряженно-деформированного состояния

и кинематических характеристик при комбинированном выдавливании полых деталей с не-

сколькими кольцевыми утолщениями на наружной поверхности в подвижной матрице.

При моделировании выявлены некоторые дефекты формы: непараллельность обра-

зующей фланца оси изделия и утяжина на внутренней стенке детали в области фланцев. Оба

дефекта являются устранимыми при помощи правильного конфигурирования инструмента

под заданные соотношения размеров детали.

Установлен характер распределения деформации по ходу процесса – наибольшая ве-

личина сосредоточена в слоях, прилегающих к пуансону. Установлен характер распределе-

ния среднего напряжения по ходу процесса – наибольшая величина также находится в слоях,

прилегающих к пуансону. Установлен характер распределения скорости деформации по ходу

процесса – наибольшая величина находится в слоях, прилегающих непосредственно к кром-

кам инструмента. Установлен характер распределения скорости течения по ходу процесса –

наибольшая величина сосредоточена в слоях, прилегающих непосредственно к переходной

кромке пуансона.

ЛИТЕРАТУРА

1. Алиев И. С. Технологические возможности новых способов комбинированного выдавливания /

И. С. Алиев // Кузнечно-штамповочное производство. – 1990. – № 2. – С. 7–10.

2. Носаков А. А. Технологические возможности комбинированного обратно-поперечного выдавливания

в подвижных матрицах / А. А. Носаков, В. М. Гридасов, Г. А. Гамзатов // Удосконалення процесів і обладнання

обробки тиском в металургії і машинобудуванні : темат. зб

. наук. пр. – Краматорськ : ДДМА, 2002. – С. 348–351.

3. Алиев И. С. Моделирование процессов комбинированного выдавливания / И. С. Алиев, Е. М. Солодун,

К. Крюгер // Механика деформируемого твердого тела и обработка металлов давлением : сб. науч. тр. – Тула :

ТулГУ, 2000. – С. 21–27.

4. Алиев И. С. Анализ процессов деформирования с несколькими степенями свободы течения металла /

И. С. Алиев,

К. Крюгер // Металлургия и горнорудная промышленность. – 2000. – № 8–9. – С. 66–68.

5. Пат. 71184 Украина, МПК

В 21 К 5/00, В 21 J 5/06. Способ выдавливания пустотелых изделий с фа-

сонной внешней поверхностью / Алиев И. С., Носаков А. А., Алиева Л. И., Косенко М. В.; заявитель и патенто-

обладатель Донбасская государственная машиностроительная академия. – № 20031110738; заявл. 27.11.2003;

опубл. 15.11.2004, Бюл. № 11.

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

344

СТАБИЛИЗАЦИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЕГО ВНУТРЕННИХ МЕХАНИЗМОВ

Найденов В. С., Останкова Л. А.

Рассмотрены вопросы стабилизации финансового состояния предприятия (ФСП) на

основе поиска его внутренних механизмов для преодоления кризисных симптомов финансо-

вого состояния и дальнейшей его стабилизации. Известные методики оценки ФСП базиру-

ются на синтезе отдельных финансовых показателей (коэффициентов) с последующим срав-

нением полученного комплексного показателя с пороговым значением, установленным на

основе анализа деятельности предприятий с различным уровнем финансового состояния. Бо-

лее всесторонняя диагностика, а также объективная оценка ФСП могут быть получены на

основе применения матричных методов или принципиальных моделей финансового равнове-

сия.

Розглянуто питання стабілізації фінансового стану підприємства (ФСП) на основі по-

шуку його внутрішніх механізмів для подолання кризових симптомів фінансового стану і по-

дальшої його стабілізації. Відомі методики оцінки ФСП базуються на синтезі окремих фінан-

сових показників (коефіцієнтів) з наступним порівнянням отриманого комплексного показ-

ника з пороговим значенням, який встановлено на основі аналізу діяльності підприємств із

різним рівнем фінансового стану. Більш усебічна діагностика, а також об'єктивна оцінка

ФСП можуть бути отримані на основі застосування матричних методів або принципових мо-

делей фінансової рівноваги.

In the article the questions of stabilizing of the financial state of enterprise (FSE) on the

basis of search of its internal mechanisms for overcoming crisis symptoms of the financial state

and its further stabilizing are considered. The known methods of estimation of FSE are based on

the synthesis of separate financial indexes (coefficients) with the subsequent comparing of the got

complex indexes to the threshold value, set on the basis of analysis of activity of enterprises with

the different level of the financial state. More comprehensive diagnostics, and also objective es-

timation of FSE can be got on the basis of application of matrix methods or fundamental models

of financial equilibrium.

Найденов В. С. д-р экон. наук, проф., зав. кафедрой КЭГИ

Останкова Л. А. канд. экон. наук, доц. КЭГИ

ostankova_l@mail.ru

КЭГИ – Краматорский экономико-гуманитарный институт, г. Краматорск

НАУЧНЫЙ ВЕСТНИК ДГМА № 1 (6Е), 2010

345

УДК 519.7+338.658

Найденов В. С., Останкова Л. А.

СТАБИЛИЗАЦИЯ ФИНАНСОВОГО СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ

НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЕГО ВНУТРЕННИХ МЕХАНИЗМОВ

Устойчивое конкурентоспособное развитие производства предполагает поддержание

его платежеспособности, что, в свою очередь, требует применения современных методов

оценки финансового состояния предприятия и, при необходимости, разработку бизнес-плана

финансового оздоровления предприятия.

Вопросам стабилизации финансового состояния предприятия посвящены работы как

отечественных, так и зарубежных специалистов. В частности, работы таких авторов, как

Бланк И., Баканов М. И., Шеремет А. Д. [1, 2] являются теоретической основой финансового

анализа производственной деятельности предприятия. Более современные исследования на-

правлены на поиск путей антикризисного управления. В статье Куцик В., Терещенко И. [3]

авторами рассмотрены проблемы формирования финансовой стратегии предприятия с уче-

том его ресурсного обеспечения, а в работе Савчука В. [4] сделана попытка предложить иде-

альную организацию финансового управления на предприятии в условиях переходной эко-

номики. В книге Дженстера П. [5] предлагаются как традиционные, так и новые инструмен-

ты оценки конкурентной позиции предприятия для выявления его бизнес – возможностей.

Это свидетельствует о том, что основными в деятельности предприятия являются вопросы

оценки его финансового состояния, платежеспособности, а также методы предупреждения

и ликвидации банкротства. Другими словами, финансовая стратегия – это направляющий

вектор управления предприятием, предполагающий устойчивое финансовое состояние дан-

ного предприятия. Исходя из этого, тема данной статьи является актуальной.

В настоящее время большинство предприятий Украины находятся в сложном финан-

совом состоянии [6, 7]. Взаимные неплатежи между субъектами хозяйствования, высокие

налоговые и процентные ставки приводят к неплатежеспособности предприятий. Внешним

признаком неплатежеспособности (банкротства) предприятия выступает прекращение его

текущих платежей и неспособность удовлетворить требования кредиторов на протяжении

трех месяцев со дня наступления их выполнения.

Цель данного исследования

заключается в поиске внутренних механизмов предпри-

ятия для преодоления кризисных симптомов финансового состояния и дальнейшей его ста-

билизации.

Известные методики оценки финансового состояния предприятий (ФСП) базируются

на синтезе отдельных финансовых показателей (коэффициентов) с последующим сравнением

полученного комплексного показателя с пороговым значением, установленным на основе

анализа деятельности предприятий с различным уровнем финансового

состояния. Так, наи-

более известен комплексный показатель ФСП – «Z-счет» Альтмана – базируется на синтезе

таких финансовых показателей, как прибыльность активов, оборотность активов и оборотно-

го капитала, доля уставного капитала, а также будущих выплат и платежей в имуществе

предприятия. Эти показатели влияют на комплексную оценку ФСП, но при этом не учиты-

вают другие, не менее важные, показатели – такие, как ликвидность баланса, обеспеченность

запасов и затрат источниками средств и др.

Более всесторонняя диагностика, а также объективная оценка ФСП могут быть полу-

чены на основе применения матричных методов или принципиальных моделей финансового

равновесия. Данные модели были впервые предложены для практического использования

французкими исследователями Ж. Франшоном и И. Романэ [6]. Все элементы матрицы,