Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
Research output: Contribution to journal › Article › peer-review
}
TY - JOUR
T1 - НЕЙРОНЕЧЕТКАЯ СЕТЬ ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ РЕМОНТНО-ОБСЛУЖИВАЮЩИХ БАЗ
AU - Побединский, Владимир Викторович
AU - Ляхов, Сергей Владимирович
AU - Салихова, Марина Николаевна
AU - Иовлев, Григорий Александрович
PY - 2021
Y1 - 2021
N2 - Статья посвящена проблеме совершенствования технической эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин (ТТМ), в частности проектированию ремонтно-обслуживающих баз (РОБ) автомобилей. Как известно, в технической эксплуатации машин важнейшей задачей была и остается задача правильной организации и проектирования РОБ. Для ее решения используется общепринятая методика, в которой завершающим результатом является расчет площади производственного корпуса, а также площади зоны постов и различных производственных подразделений. Но решение является достаточно сложной, что вызвано, главным образом, свойствами неопределенностей данных в задаче. Условия неопределенностей учитывается различными коэффициентами, делениями на категории, рекомендациями, что не добавляет точности решению задачи. По этой причине вновь созданные предприятия по ТО и Р автомобилей дорабатываются в процессе их эксплуатации. Для более обоснованного принятия проектных решений в задачах такого класса могут использоваться интеллектуальные системы и нейросети. Таким образом, была определена цель исследований, которая заключалась в создании нейронной сети для определения проектной площади в производственном корпусе зоны технологических постов для ТО и Р. Результатами работы являются разработанная нейронечеткая сеть для определения площади зоны технологических постов для ТО и Р. Для практического использования результаты рекомендуются для проектирования РОБ парка автомобилей.
AB - Статья посвящена проблеме совершенствования технической эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин (ТТМ), в частности проектированию ремонтно-обслуживающих баз (РОБ) автомобилей. Как известно, в технической эксплуатации машин важнейшей задачей была и остается задача правильной организации и проектирования РОБ. Для ее решения используется общепринятая методика, в которой завершающим результатом является расчет площади производственного корпуса, а также площади зоны постов и различных производственных подразделений. Но решение является достаточно сложной, что вызвано, главным образом, свойствами неопределенностей данных в задаче. Условия неопределенностей учитывается различными коэффициентами, делениями на категории, рекомендациями, что не добавляет точности решению задачи. По этой причине вновь созданные предприятия по ТО и Р автомобилей дорабатываются в процессе их эксплуатации. Для более обоснованного принятия проектных решений в задачах такого класса могут использоваться интеллектуальные системы и нейросети. Таким образом, была определена цель исследований, которая заключалась в создании нейронной сети для определения проектной площади в производственном корпусе зоны технологических постов для ТО и Р. Результатами работы являются разработанная нейронечеткая сеть для определения площади зоны технологических постов для ТО и Р. Для практического использования результаты рекомендуются для проектирования РОБ парка автомобилей.
UR - https://www.elibrary.ru/item.asp?id=47433018
U2 - 10.15393/j2.art.2021.5883
DO - 10.15393/j2.art.2021.5883
M3 - Статья
VL - 18
SP - 46
EP - 60
JO - Resources and Technology
JF - Resources and Technology
SN - 2307-0048
IS - 4
ER -
ID: 29307747