Preview

Заводская лаборатория. Диагностика материалов

Расширенный поиск

Поддержка принятия решений при выборе конструкционных материалов для обеспечения безопасной эксплуатации оборудования

Полный текст:

Аннотация

Рассмотрен подход, обеспечивающий поддержку принятия решений при выборе конструкционных материалов. Правильный выбор материала - основа обеспечения прочности, ресурса и безопасности создаваемого и модернизируемого оборудования. Разработано алгоритмическое обеспечение, основанное на совместном применении прецедентного подхода и методов многокритериального выбора. Создана интеллектуальная программная система поддержки принятия решений, реализующая предложенный подход.

Об авторах

А. Ф. Берман
Институт динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова СО РАН
Россия


Г. С. Малтугуева
Институт динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова СО РАН
Россия


А. Ю. Юрин
Институт динамики систем и теории управления им. В. М. Матросова СО РАН; Иркутский национальный исследовательский технический университет
Россия


Список литературы

1. Машиностроение: энциклопедия. Т. 4 - 12 / Под ред. К. В. Фролова. -М.: Машиностроение, 2004.

2. Махутов Н. А. Конструкционная прочность, ресурс и техногенная безопасность. В 2 ч. - Новосибирск: Наука, 2005. - 950 с.

3. Махутов Н. А. Проблемы диагностики резьбовых соединений с учетом механических свойств материала / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2014. Т. 80. № 7. С. 40 - 44.

4. Берман А. Ф., Николайчук О. А. Модели, знания и опыт для управления техногенной безопасностью / Проблемы управления. 2010. №2. С. 53 -60.

5. Ashby M. F. Multi-Objective Optimization in Material Design and Selection / Acta Materialia. 2000. Vol. 48. P. 359 - 369.

6. Ashby M. F., Johnson K. Materials and Design: The Art and Science of Material Selection in Product Design. - Burlington, MA: Elsevier Butterworth-Heinemann, 2002. P. 115 - 120.

7. Ashby M. F., Brechet Y. J. M., Cebon D., Salvo L. Selection strategies for materials and processes / Mater. Design. 2004. Vol. 25. P. 51 - 67.

8. Giachetti R. E. A decision support system for material and manufacturing process selection / J. Intelligent Manufact. 1998. Vol. 9. N 3. P. 265 - 276.

9. Гаибова Т. В. Многокритериальная оптимизация инвестиционных проектов развития промышленных предприятий: автореф. дис.. канд. техн. наук. - Самара, 2004. - 28 с.

10. Дилигенский Н. В., Дымова Л. Г., Севастьянов П. В. Нечеткое моделирование и многокритериальная оптимизация производственных систем в условиях неопределенности: технология, экономика, экология. - М.: Машиностроение, 2004. - 397 с.

11. Ройзензон Г. В. Многокритериальный выбор вычислительных кластеров / Труды Института системного программирования РАН. 2005. Т. 12. С. 53 -57.

12. Соболь И. М., Статников Р. Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. Изд. 2-е. - М.: Дрофа, 2006. - 210 с.

13. Денисова Л. А. Моделирование и оптимизация системы регулирования питания парогенератора энергоблока АЭС / Автоматизация в промышленности. 2013. № 7. С. 14 - 19.

14. Bullinger H.-J., Warschat J., Fischer D. Knowledge-based system for material selection for design with new materials / Knowledge-Based Systems. 1991. Vol. 4. N2. P. 95 - 102.

15. Kumar S., Singh R. A short note on an intelligent system for selection of materials for progressive die components / J. Mater. Proc. Technol. 2007. Vol. 1821. P. 456-461.

16. Chen S.-M. A new method for tool steel materials under fuzzy environment / Fuzzy Sets Sys. 1997. Vol. 92. P. 265 - 274.

17. Amen R., Vomacka P. Case-based reasoning as a tool for materials selection / Mater. Design. 2001. Vol. 22. N 5. P. 353 - 358.

18. Rao R. V. A material selection model using graph theory and matrix approach / Mater. Sci. Eng. A. 2006. Vol. 431. P. 248 - 255.

19. Степанова Т. И., Трохин В. Е., Кочетыгов А. Л., Гафитулин М. Ю., Бессарабов А. М. Экспертная система по выбору конструкционных материалов в технологии химических реактивов и особо чистых химических веществ / Успехи в химии и химической технологии. 2012. Т. 26. № 1(130). С. 84 - 87.

20. Петровский А. Б. Теория принятия решений. - М.: Академия, 2009. - 400 с.

21. Справочник по конструкционным материалам / Под ред. Б. Н. Арзамасова. - М.: Изд-во МГТУ им Н. Э. Баумана, 2005. - 409 с.

22. Скобелев Д. О., Зайцева Т. М. Лабораторные информационные менеджмент-системы (ЛИМС) / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2009. Т. 75. № 12. С. 57 - 62.

23. Берман А. Ф., Николайчук О. А., Юрин А. Ю. Автоматизация прогнозирования технического состояния и остаточного ресурса деталей уникальных машин и аппаратуры / Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2009. Т. 75. № 3. С. 48 - 57.

24. Берман А. Ф. Информатика катастроф / Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2012. № 3. С. 17 - 37.

25. Берман А. Ф., Храмова В. К. Автоматизированная База Данных по отказам трубопроводов и трубчатых аппаратов высокого давления / Химическое и нефтяное машиностроение. 1993. № 2. С. 7 - 9.

26. Aamodt A., Plaza E. Case-based reasoning: Foundational issues, methodological variations, and system approaches / AI Communications. 1994. Vol. 7. N1. P. 39-59.

27. Берман А. Ф., Николайчук О. А., Юрин А. Ю. Обеспечение безопасности технических объектов методом прецедентных экспертных систем / Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. 2008. №5. С. 83 -93.

28. Берман А. Ф., Николайчук О. А., Юрин А. Ю. Интеллектуальная информационная система анализа отказов / Проблемы машиностроения и надежности машин. 2012. № 4. С. 88 - 96.

29. Николайчук О. А., Юрин А. Ю. Применение прецедентного подхода для автоматизированной идентификации технического состояния деталей механических систем / Автоматизация и современные технологии. 2009. № 5. С. 3 - 12.

30. Ройзензон Г. В. Интерактивные методы снижения размерности признакового пространства в задачах многокритериального принятия решений: автореф. дис.. канд. техн. наук. - М., 2008.

31. Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. Вып. 2. / Под ред. Ю. И. Журавлева. - М.: Наука, 1989. -302 с.

32. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. - М.: Радио и связь, 1993. - 278 с.

33. Земских Л. В., Самаров Е. К., Жданов А. А., Бабкова В. В. Применение генетических алгоритмов для оптимизации адаптивной системы управления мобильного робота на параллельном вычислительном комплексе / Труды Института системного программирования РАН. 2004. Т. 7. С. 48 - 52.

34. Микони С. В. Теории и практика рационального выбора: монография. - М.: Маршрут, 2004. - 463 с.

35. Васильев С. H., Котлов Ю. В. Технология поиска компромисса при индивидуальном и групповом выборе / Равновесные модели экономики и энергетики / Труды Всеросс. конф., Иркутск - Северобайкальск, 3-7 июля 2005 г. - Иркутск: ИСЭМ СО РАН, 2005. С. 12 - 17.

36. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. 2-е изд. - М.: Физматлит, 2007. - 256 с.

37. Денисова Л. А. Автоматизация параметрического синтеза системы регулирования на основе многокритериальной оптимизации с использованием генетического алгоритма / Автоматизация в промышленности. 2013. № 12. С. 24-31.

38. Белецкая С. Ю. Оптимизация принятия решений в САПР на основе интеграции многовариантного моделирования и адаптивной мультикомпонентной поисковой среды: автореф. дис.. докт. техн. наук. - Воронеж, 2005. - 28 с.

39. Сосуды и трубопроводы высокого давления: справочник. 2-е изд. / Под ред. А. М. Кузнецова, В. И. Лившица. - Иркутск: Типография № 1, 1999.-600 с.


Для цитирования:


Берман А.Ф., Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Поддержка принятия решений при выборе конструкционных материалов для обеспечения безопасной эксплуатации оборудования. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2015;81(11):73-80.

For citation:


Berman A.F., Maltugueva G.S., Yurin A.Yu. Decision Support in Selection of Structural Materials for Safe Operation of the Equipment. Industrial laboratory. Diagnostics of materials. 2015;81(11):73-80. (In Russ.)

Просмотров: 89


ISSN 1028-6861 (Print)
ISSN 2588-0187 (Online)