АНАЛІЗ МЕТОДІВ ПРОГНОЗУВАННЯ ТЕХНІЧНОГО СТАНУ ЗАСОБІВ ВОДНОГО ТРАНСПОРТУ

Author:

Шевченко А.1ORCID,Пліта Л.1ORCID

Affiliation:

1. Державний університет інфраструктури та технологій, м.Київ

Abstract

Відомо, що рівень безаварійного судноводіння, показники якості та ефективності перевезень пасажирів та вантажів продовжують покращуватися. Особлива увага приділяється саме заходам забезпечення заданого рівня надійності технічних засобів. Значна роль в цьому напрямку – рішення завдання прогнозування технічного стану засобів водного транспорту. Це ще більш підкреслює актуальність наукових досліджень з метою підвищення ефективності технічної експлуатації морських та річних транспортних засовів за рахунок використання інформації про прогноз їх технічного стану. На теперішній час для забезпечення гарантованого рівня достовірності прогнозування технічного стану засобів водного транспорту активне використовують прогресивні апаратні так програмні рішення. Аналіз закордонного та вітчизняного досвіду розробки та впровадження систем прогнозування технічного стану як комплектуючих підсистем, так ї засобів водного транспорту в цілому свідчить про можливість значного підвищення їх ефективності за рахунок розвитку математичного та алгоритмічного забезпечення. Найбільш актуальним в цьому напрямку є використання моделей та методів штучного інтелекту, а саме, так званих м’яких обчислень. Ключові слова: модель, метод, прогнозування, технічний стан, засоби водного транспорту, методи штучного інтелекту, м’які обчислення.

Publisher

State University of Infrastructure and Technology

Reference11 articles.

1. 1. Публічний звіт Голови Державної служби України з безпеки на транспорті М. Ноняка за 2017 рік. Державна служба України з безпеки на транспорті : веб сайт. URL: http://dsbt.gov.ua/storinka/publichnyy-zvit-golovy-derzhavnoyi-sluzhby-ukrayiny-z-bezpeky-na-transporti-myhayla-0 (дата звернення: 09.12.2018).

2. 2. Абрамов О.В. Контроль и прогнозирование технического состояния систем ответственного назначения. Надежность и качество сложных систем. 2018. № 4 (24). С. 108–115.

3. 3. Михайлова Т.І, Бойко С.О., Шевченко А.П.Спосіб прогнозування відмов агрегатів суднових комплексів за даними експлуатаційних спостережень. Новітні технології. 2019. Вип.1(8). С.52–58.

4. 4. Будолак С.Ю., Ткаченко В.В., Гуменніков Р.В., Шевченко А.П. Метод структурного синтезу системи управління засобів водного транспорту. Наукоємні технології. 2019. №1(41). С.101–108. DOI: 10.18372/2310-5461.41.13535.

5. 5. Управління технічною експлуатацією флоту : конспект лекцій. URL: http://www.kma.ks.ua/ua/images/2_library/methodical/sud_energ/department/avtomatyka/utef/u1.pdf (дата звернення: 09.12.2018).

同舟云学术

1.学者识别学者识别

2.学术分析学术分析

3.人才评估人才评估

"同舟云学术"是以全球学者为主线,采集、加工和组织学术论文而形成的新型学术文献查询和分析系统,可以对全球学者进行文献检索和人才价值评估。用户可以通过关注某些学科领域的顶尖人物而持续追踪该领域的学科进展和研究前沿。经过近期的数据扩容,当前同舟云学术共收录了国内外主流学术期刊6万余种,收集的期刊论文及会议论文总量共计约1.5亿篇,并以每天添加12000余篇中外论文的速度递增。我们也可以为用户提供个性化、定制化的学者数据。欢迎来电咨询!咨询电话:010-8811{复制后删除}0370

www.globalauthorid.com

TOP

Copyright © 2019-2024 北京同舟云网络信息技术有限公司
京公网安备11010802033243号  京ICP备18003416号-3