Xreferat.com » Рефераты по информатике и программированию » Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

Севастопольский национальный технический университет


Кафедра технической кибернетики


КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по курсу «Обработка данных в автоматизированных системах»

«Разработка технического и программного обеспечений автоматизированной системы научных исследований»

(Альбом документов)


Выполнил:

ст. гр. А-41з

Брусинов С. Э.


Проверил:

Краснодубец Л. А.


Допущено к защите


Защищено с оценкой


Севастополь

2007

ОПИСЬ АЛЬБОМА


Отчет по курсовому проектированию содержит следующие документы:

- Техническое задание, где обозначены: цель проекта, технические требования, основные этапы работы и график их выполнения;

- Пояснительная записка, в которой представлено описание и принцип действия АСНИ; все расчеты заданного устройства и выводы по проделанной работе;

- Приложения, включающие: текст программы, принципиальную электрическую схему информационного измерительного канала и структурную схему программы.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

Севастопольский национальный технический университет


Кафедра технической кибернетики


КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по курсу «Обработка данных в автоматизированных системах»

«Разработка технического и программного обеспечений автоматизированной системы научных исследований»

(Техническое задание)


Выполнил: ст.гр. А-41з

Брусинов С. Э.


Проверил:

Краснодубец Л.А.


Севастополь

2007

Севастопольский национальный технический университет

(наименование высшего учебного заведения)


Факультет Автоматики и вычислительной техники

Дисциплина Обработка данных в автоматизированных системах

Специальность Компьютеризированные системы, автоматика и управление

Курс IV Группа А-41з Семестр


ЗАДАНИЕ

На курсовой проект студента

Брусинова Сервера Энверовича

(фамилия, имя, отчество)


1. Тема проекта Разработка технического и программного обеспечений автоматизированной системы научных исследований

2. Срок сдачи студентом законченного проекта (работы)

3. Исходные данные к проекту (работе)

Внутреннее сопротивление датчика - Rи=300

Выходное напряжение датчика - Uc =3,0мВ

Эффективное значение синфазной помехи - Uсф=1,2B

Максимальная погрешность от синфазной помехи - d=3%

Частота работы АЦП Fд=2000Гц

Разрешение по частоте при определении спектральной плотности b=5Гц

Период дискретизации T=0.02c

Ошибка спектрального анализа e =25%

4. Содержание расчётно-пояснительной записки (перечень подлежащих разработке вопросов)

1.Введение

2.Теоретические сведения

3.Разработка методического обеспечения

4.Разработка технического обеспечения

5. Разработка программного обеспечения

6.Тестирование ПО

7.Заключение

5. Перечень графического материала (с точным указанием обязательных чертежей)

6. Дата выдачи задания 22 июня 2007 года

КАЛЕНДАРНЫЙ ПЛАН

№п/п Название этапов курсового проекта (работа) Срок выполнения этапов проекта (работы) Пометки
1 Получение задания, подбор литературы

2 Расчет дифференциального усилителя

3 Расчет фильтра низких частот и нормирующего усилителя

4 Разработка схем и алгоритмов программы

5 Написание программы

6 Оформление отчета


















Студент__________________________________

(подпись)

Руководитель_____________________________ (подпись) (фамилия, имя, отчество)


«_____» ___________________________20___г.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ

Севастопольский национальный технический университет


Кафедра технической кибернетики


КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по курсу «Обработка данных в автоматизированных системах»

(Пояснительная записка)


Выполнил: ст.гр. А-41з

Брусинов С. Э.


Проверил:

Краснодубец Л.А.

.


Севастополь

2007

СОДЕРЖАНИЕ


1 ВВЕДЕНИЕ

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

2.1 МЕТОДЫ ГЕНЕРАЦИИ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ

2.2 МЕТОДЫ ОЦЕНИВАНИЯ СПЕКТРАЛЬНЫХ ПЛОТНОСТЕЙ МОЩНОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДИСКРЕТНОГО ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ФУРЬЕ

3 РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

3.1 СТРУКТУРА АСНИ

3.2 РАСЧЁТ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОГО УСИЛИТЕЛЯ

3.3 РАСЧЁТ ФИЛЬТРА НИЗКИХ ЧАСТОТ

3.4 РАСЧЕТ НОРМИРУЮЩЕГО УСИЛИТЕЛЯ

4 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

4.1 ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

4.1.1 НАЗНАЧЕНИЕ ПРОГРАММЫ

4.1.2 ВХОДНЫЕ ДАННЫЕ

4.1.3 ВЫХОДНЫЕ ДАННЫЕ

4.2 ФУНКЦИИ

4.3 ТЕСТИРОВАНИЕ РАЗРАБОТАННОГО ПО

5 РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЯ

ПРИЛОЖЕНИЯ

1 ВВЕДЕНИЕ


Целью курсового проекта является разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований (АСНИ).

АСНИ предназначена для спектрального анализа данных, поступающих от первичных преобразователей физических величин, характеризующих некоторый технологический процесс. В состав АСНИ входят следующие подсистемы:

подсистема измерений – информационно-измерительный канал (ИИК);

подсистема передачи данных;

подсистема обработки данных;

подсистема визуализации и документирования результатов.

В современных условиях необходимо внедрение средств микроэлектроники и вычислительной техники во все сферы народного хозяйства. Это обусловлено стремлением к повышению эффективности и качества производимой продукции.

В соответствии с заданием на курсовое проектирование необходимо разработать техническое и программное обеспечение: выполнить расчет информационно-измерительного канала автоматизированной системы научных исследований, состоящего из дифференциального усилителя и активного фильтра по исходным данным, а также разработать программу, выполняющую анализ поступающих сигналов.

2 РАЗРАБОТКА МЕТОДИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ


В состав методического обеспечения АСНИ включены методы генерации временных рядов и методы оценивания спектральных плотностей мощности.


2.1 Методы генерации временных рядов


Одной из важнейших задач, решаемых автоматизированными системами, является сбор и обработка данных, поступающих от первичных преобразователей (датчиков), установленных на объектах автоматизации. Эти данные рассматривают как временные ряды.

Временной ряд – это множество наблюдений, генерируемых последовательно во времени. В зависимости от того, как изменяется время: непрерывно или дискретно, различают временные ряды непрерывные и дискретные.

Современные автоматизированные системы обрабатывают данные с помощью компьютеров, поэтому все данные, которые поступают в виде аналоговых сигналов преобразуются в цифровую форму.

При исследовании процесса аналого-цифрового преобразования будут рассматриваться следующие временные ряды:

Х(t) - исходная физическая величина (непрерывный ряд);

х(t) - выходной сигнал датчика в вольтах, соответствующий функции Х(t) (непрерывный ряд);

С(t) - выход х(t) датчика, переведенный в непрерывные отсчёты (непрерывный ряд);

С(iT) - выход х(t) датчика, переведенный в непрерывные отсчёты, выполненные в дискретные моменты времени с периодом Т (дискретный ряд);

с(i) - выход х(t) датчика, переведенный в округленные отсчёты, полученные после операции квантования (дискретный временной ряд);

е(i) - погрешность, равная С(iT) - с(i).

Фиктивный временной ряд С(t) введен здесь только для удобства. Как временной ряд С(t) , так и ряд с(i) измеряются в одних единицах - отсчётах. Временной ряд С(t) есть просто результат линейного преобразования функции х(t), представленного формулой (2.1):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.1)

2.2 Методы оценивания спектральных плотностей мощности с использованием дискретного преобразования Фурье


Дискретное преобразование Фурье (финитное) определяется соотношением (2.2):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований,

(2.2)

где

X(k) - значение (комплексное) дискретного преобразования Фурье, определенное в частоте с номером k;

x(i) - значение (вещественное) исходного временного ряда, определенное в момент времени с номером i;

T - период дискретизации;

N - количество отсчетов (длина) временного ряда.

Дискретное преобразование Фурье связывает спектральную характеристику (комплексный спектр) X(k), определенную в дискретных значениях частоты (с номером k), с дискретными значениями временного ряда (сигнала) x(i), определенными в дискретные моменты времени (с номером i).

Точность представления спектральной характеристики определяется разрешением по частоте

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.3)

Обратное дискретное преобразование Фурье определяется соотношением (2.4):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.4)

Из сравнения формул (2.2) и (2.4) следует, что они отличаются знаком показателя экспоненты, множителем перед знаком суммы, а также переменной суммирования. Это позволяет строить единые программы для прямого и обратного преобразований Фурье.

Применяя формулу Эйлера, выражение (2.2) можно привести к виду (2.5):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.5)

где

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.6)

Оценивание спектральной плотности мощности (СПМ) с помощью дискретного преобразования Фурье осуществляется по формуле (2.7):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.7)

Где X(k) - дискретное преобразование Фурье (спектральная характеристика) временного ряда Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований, соответствующего процессу x(t);

T - период дискретизации процесса x(t);

N - длина временного ряда.

Черта в правой части формулы (2.7) означает операцию осреднения. Применение формулы (2.7) без операции осреднения приводит к получению "грубой" оценки СПМ. Формула (2.7) позволяет вычислить оценку СПМ посредством статистического осреднения модуля спектральной характеристики совокупности данных, поделенного на длину записи данных. Статистическое осреднение необходимо здесь потому, что ординаты спектральной характеристики являются случайными величинами изменяющимися для каждой используемой реализации случайного временного ряда Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Операция осреднения уменьшает статистическую изменчивость, или повышает статистическую устойчивость. В спектральном анализе случайных временных рядов на статистическую устойчивость влияют два параметра - разрешение по частоте Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований и длина записи Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Можно показать, что оценки СПМ приближенно имеют распределение Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследованийс n степенями свободы, где Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований. Более того, для достаточно больших n, например, Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований, распределение Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований аппроксимируется гауссовским (нормальным) распределением. В этом случае нормированное стандартное отклонение (стандартное отклонение, связанное с оцениваемой величиной, т.е. процентная ошибка, или, в статистической терминологии, "коэффициент разброса") определяется соотношением (2.8):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(2.8)

Величину Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований называют стандартной ошибкой.

Если Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований, то Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Последний результат означает, что вычисление оценки СПМ с использованием полной длины временного ряда имеет стандартную ошибку, равную 100%.

Если отрезок Tp поделить на m участков, то в этом случае

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Подставляя полученный результат в (2.8), найдем

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Таким образом, для повышения точности оценивания СПМ необходимо исходный временной ряд длины N разбить на m участков длины Nу, вычислить для каждого i-го участка Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований по формуле (1), а затем найти осредненную оценку по формуле

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Следует иметь в виду, что разрешение по частоте в рассмотренном случае определяется из соотношения Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований. Число степеней свободы для найденной оценки СПМ можно найти следующим образом

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Следовательно, для повышения степеней свободы и, соответственно, статистической устойчивости оценок СПМ необходимо увеличивать число участков для осреднения.

Повышение числа степеней свободы можно достичь другим способом – осреднением по частотам.

Сглаженная оценка

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований,

(2.9)

полученная осреднением l соседних оценок спектральной характеристики, имеет распределение Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований с числом степеней свободы, равным примерно 2l. Это следует из теории о сложении величин, имеющих распределение Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Следует отметить, что разрешение по частоте в данном случае определится из соотношения Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

Поскольку операция осреднения линейная, оценку СПМ можно найти, комбинируя осреднение по участкам с осреднением по частотам. При этом сначала выполняется осреднение по участкам, а затем – по частотам. При осреднении по m участкам с последующим осреднением l соседних спектральных оценок в итоге получаются оценки, число степеней, свободы которых равно Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований. Разрешение в этом случае равно Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований .

3 РАЗРАБОТКА ТЕХНИЧЕСКОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ


В состав технического обеспечения включены информационно-измерительный канал и персональная ЭВМ.


3.1 Структура АСНИ


АСНИ предназначена для спектрального анализа данных, поступающих от первичных преобразователей физических величин, характеризующих некоторый технологический процесс. В состав АСНИ входят следующие подсистемы:

подсистема измерений – информационно-измерительный канал (ИИК);

подсистема передачи данных;

подсистема обработки данных;

подсистема визуализации и документирования результатов.

Обобщенная структура АСНИ представлена на рисунке 3.1

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований


Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований


Рисунок 3.1 – Обобщенная структура АСНИ


На рисунке 3.1 приняты следующие обозначения:

ИИК- информационно-измерительный канал;

УСО – устройство связи с объектом;

БД - база данных.

Состав и структура ИИК приведены на рисунке 3.2.

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований


Рисунок 3.2 – Структура информационно-измерительного канала


На рис.3.2 приняты следующие обозначения:

Д - датчик;

ДУ – дифференциальный электронный усилитель;

ФНЧ - фильтр нижних частот;

НУ – нормирующий усилитель;

АЦП - аналого-цифровой преобразователь.

ДУ предназначен для усиления сигналов, поступающих от датчиков и подавления синфазных помех.

ФНЧ выполняет функции противомаскировочного фильтра и служит для подавления высокочастотных составляющих сигнала в целях исключения ошибок аналого-цифрового преобразования.

НУ предназначен для согласования входного напряжения АЦП с динамическим диапазоном изменения преобразуемого аналогового сигнала.


3.2 Расчёт дифференциального усилителя


В простейшем случае в качестве измерительного усилителя может быть использован операционный усилитель (ОУ) в дифференциальном включении (рисунок 3.2). При выполнении условия R1/R2=R3/R4 усиление дифференциального сигнала намного больше усиления синфазного сигнала и коэффициент ослабления синфазного сигнала (КОСС) будет максимальным.

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Рисунок 3.3 - Схема простейшего измерительного усилителя


В соответствии с техническим заданием:

Uc.max = 3 мВ

Uсф = 1,2 В – синфазная помеха

d = 3 % – допустимый процент подавления синфазной помехи

Rc = 300 Ом – внутреннее сопротивление датчика

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований,

(3.1)

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Определяется коэффициент усиления:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

(3.2)

Ксинф определяется из следующих соображений: если резисторы имеют допуск

Для резисторов имеющих допуск 5% - Ксинф = 0,1

Для резисторов имеющих допуск 1% - Ксинф = 0,02

Для резисторов имеющих допуск 0.5% - Ксинф = 0,01

Выбираем Ксинф = 0,1

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Для наилучшего согласования датчика с усилителем принимаем сопротивление датчика равным входному сопротивлению, т.е.

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований;

(3.3)

Находим сопротивление обратной связи

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Сопротивления резисторов R3 и R4

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Напряжение на выходе предварительного усилителя:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

В качестве операционного усилителя DA принимаем K140УД9, который имеет коэффициент подавления синфазного сигнала не менее 80 дБ, что соответствует усилению примерно в 10000 раз.


3.3 Расчёт фильтра низких частот


Схема простейшего фильтра нижних частот приведена на рисунке 3.3

Передаточная функция этого фильтра определяется выражением:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Рисунок 3.3 - Простейший фильтр нижних частот первого порядка


Передаточная функция фильтра нижних частот (ФНЧ) в общем виде может быть представлена формулой (3.4):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

(3.4)

где с1, с2 , ... , сn – положительные действительные коэффициенты;

K0 –коэффициент усиления фильтра на нулевой частоте.

Порядок фильтра определяется максимальной степенью переменной S. Для реализации фильтра необходимо разложить полином знаменателя на множители. Если среди нулей полинома есть комплексные, то следует записать его в виде произведения квадратных трехчленов:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований.

(3.5)

где ai и bi – положительные действительные коэффициенты.

Для полиномов нечетных порядков коэффициент b1 равен нулю. Реализация комплексных нулей полинома на пассивных RC-цепях невозможна. Применение индуктивных катушек в низкочастотной области нежелательно из-за больших габаритов и сложности изготовления катушек, а также из-за появления паразитных индуктивных связей. Схемы с операционными усилителями позволяют обеспечить комплексные нули полиному без применения индуктивных катушек. Такие схемы называют активными фильтрами. Рассмотрим различные способы задания характеристик ФНЧ.

Широкое применение нашли фильтры Бесселя, Баттерворта и Чебышева, отличающиеся крутизной наклона амплитудно-частотной характеристики (АЧХ) в начале полосы задерживания и колебательностью переходного процесса при ступенчатом воздействии.

Амплитудно-частотная характеристика фильтра Баттерворта имеет довольно длинный горизонтальный участок и резко спадает за частотой среза. Переходная характеристика такого фильтра при ступенчатом входном сигнале имеет колебательный характер. С увеличением порядка фильтра колебания усиливаются.

Амплитудно-частотная характеристика фильтра Чебышева спадает более круто за частотой среза. В полосе пропускания она, однако, не монотонна, а имеет волнообразный характер с постоянной амплитудой. При заданном порядке фильтра более резкому спаду амплитудно-частотной характеристики за частотой среза соответствует большая неравномерность в полосе пропускания. Колебания переходного процесса при ступенчатом входном воздействии сильнее, чем у фильтра Баттерворта.

Фильтр Бесселя обладает оптимальной переходной характеристикой. Причиной этого является пропорциональность фазового сдвига выходного сигнала фильтра частоте входного сигнала. При равном порядке спад амплитудно-частотной характеристики фильтра Бесселя оказывается более пологим по сравнению с фильтрами Чебышева и Баттерворта.

С ростом порядка фильтра его фильтрующие свойства улучшаются. На одном ОУ достаточно просто реализуется фильтр второго порядка. Для реализации фильтров нижних частот, высших частот и полосовых фильтров широкое применение нашла схема фильтра второго порядка Саллена-Ки. На рисунке 3.4 приведен ее вариант для ФНЧ. Отрицательная обратная связь, сформированная с помощью делителя напряжения R3, обеспечивает коэффициент усиления. Положительная обратная связь обусловлена наличием конденсатора С2. Передаточная функция фильтра имеет вид (3.6):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.6)

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследованийРазработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследованийРазработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследованийРазработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследованийРазработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследованийРазработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Рисунок 3.4 - Активный фильтр низких частот второго порядка


Расчет схемы существенно упрощается, если с самого начала задать некоторые дополнительные условия. Можно выбрать коэффициент усиления =1. Тогда (–1) R7=0, и резистивный делитель напряжения в цепи отрицательной обратной связи можно исключить. ОУ оказывается включенным по схеме неинвертирующего повторителя. В простейшем случае он может быть даже заменен эмиттерным повторителем на составном транзисторе. При =5 передаточная функция фильтра принимает вид:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.7)

В соответствии с методикой принимаем следующие параметры фильтра для расчета элементов схемы Саллена-Ки. А рассчитаем исходя из UАЦП и UДУ, последнее из которых можно определить по формуле:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.9)

Находится значение емкости С2

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.11)

Где

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Выберем коэффициенты

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований


Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований


Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований


Для согласования сигнала с дифференциального усилителя со входом АЦП по напряжению требуется:

Находится значение емкости С1 по формуле (3.10):

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.12)

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Сопротивление резистора R5:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.13)

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Сопротивление резистора R6:

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

(3.14)

Разработка технического и программного обеспечения автоматизированной системы научных исследований

Сопротивления R7 и R8 находятся из соотношения

Если Вам нужна помощь с академической работой (курсовая, контрольная, диплом, реферат и т.д.), обратитесь к нашим специалистам. Более 90000 специалистов готовы Вам помочь.
Бесплатные корректировки и доработки. Бесплатная оценка стоимости работы.

Поможем написать работу на аналогичную тему

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту

Похожие рефераты: