Preview

Заводская лаборатория. Диагностика материалов

Расширенный поиск

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

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.


Рецензия

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: 300


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