Прогнозирование и моделирование условий возникновения опасных ситуаций. 
Исследования, экспертные оценки, моделирование

Нечеткое число — есть полунепрерывный сверху, компактный нечеткий интервал с выпуклой функцией принадлежности и единственным модальным значением. Это понятие обычно выражается словами «приблизительно, примерно, около, порядка m».Однако максимальное значение функции (m)=1 относится не ко всему нечеткому интервалу, а только к модальному значению действительного числа (по определению).По определению функция принадлежности может иметь несколько форм, отличающихся различным размахом и, т. е. шириной диапазона возможных значений действительных чисел. Обычно принимают = = 0,0556m (рисунок 2).Эта величина получается при допущении, что функции принадлежности нечетких чисел аппроксимируются следующей L-R-формой: (15)где i = I — симметричные относительно модального значения miкоэффициенты размаха i-х нечетких чисел. Предполагается также, что величины размаха ее левой L и правой R ветвей изменяются от Pi (xi= mi)=1 для точки их пересечения xi= mi (по определению нечеткого числа) до Pi (xi= mi0,5mi)0,1 при отклонениях переменной на половину величины mi, т. е. соблюдается следующее условие: Pi (xi= 0,5mi) = Pi (xi= mi 0,5mi) 0,1 .(16)Это можно интерпретировать следующим образом: возможность того, что частота появления исследуемых событий отклоняется от заданных средних значений на 50% равна 0,1. Подставив это значение, получим (17)Отсюда следует, что = = 0,0556m.При неограниченном уменьшении размаха, нечеткое число превращается в четкую, фиксированную величину. Правила операций над нечеткими числами A = (mA,) и B=(mB, ,)приведены в таблице 4. Таблица 4. Правила операций над нечеткими числамиABmA+mB, +, +ABmA — mB, +, +ABmA mB, mA+ mB+, mA+ mB+Здесь , — операции сложения, вычитания и перемножения нечетких чисел в L-R-форме.

При связи событий Pi логическим «и» имеем: (18)причем ,. (19) При связи событий Pi логическим «или» имеем, (20)причем,, (21)Как приближенные, так и точные количественные параметры исходных предпосылок определяются на основе статистических данных по интенсивности отказов техники, частоте ошибок персонала и вероятности нерасчетных внешних воздействий.

Заключение

.

При исследовании сложных систем на ранних стадиях создания актуальной считается задача прогнозирования условий безопасного функционирования их внедрения, для решения которой нужно учесть множества причин, оказывающих большое влияние на данную эффективность: множество внутренних технических черт сложной системы, образованных совокупностью характеристик её составных частей и их взаимосвязями; огромное количество внешних черт, описывающих условия функционирования сложной системы и их взаимосвязи; множество предназначений сложной системы, устанавливающих показатели эффективности и безопасности. Известны подходы, в которых сложность системы определяется: количеством элементов и связей системы; числом состояний системы;

объемом вычислений, необходимых для изучения системы; количеством двоичных разрядов, необходимых для описания системы. Система задается родом моделей, любая из которых обрисовывает поведение системы исходя из убеждений разных уровней абстрагирования с точки зрения анализа условий безопасного функционирования системы.

Список литературы

Анчишкин А.И. Наука-техника-экономика.

М.:Экономика, 1986. — 352 с. Афанасьев С. Л. Проблемы цикличности, сб. &# 171;Циклы природы и общества", Ставрополь, 1998, с.

66 — 83; 1999, с. 86 — 94. Баринов А. В. Чрезвычайные ситуации природного характера и защита от них, М., ВЛАДОС пресс, 2013. — 342 с. Белов П. Г. Системный анализ и моделирование опасных процессов в техносфере. Учебное пособие — М.: Academia, 2013.

— 178 с. Бестужев-Лада И.В., Прогнозирование в социологических исследованиях, М., Мысль, 1978. — 152 с. Блауберг И. В., Юдин Э. Г. Становление и сущность системного подхода.

М.: Наука, 1973. — 253 с. Ван Гиг. Дж. Прикладная общая теория систем. В 2-х книгах. -.

М.:Мир, 1981. — 323 с. Ларичев О. И. Методологические проблемы практического применения системного анализа — В кн. Системные исследования. Методологические проблемы — М.: Наука, 1980.- 382 с. Ларичев О. И. Теория и методы принятия решений.

— М.: Логос, 2000. — 296с. Малая Российская энциклопедия прогностики, под ред.

Бестужева-Лады И.В., М, Институт экономических стратегий, 2012. — 122 с.Месарович. М, Такахара Я. Общая теория систем: математические основы систем. -.

М.: Мир, 1978. — 150 с. Моисеев Н. Н. Математические задачи системного анализа. — М.:Наука.

2014. — 352 с. Оптнер С. А. Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем — М.: Советское радио, 1969. — 352 с. Перегудов Ф. П., Тарасенко Ф. П.

Введение

в системный анализ — М.: Высшая школа, 2011. — 290 с. Проблемы методологии системного исследования.

— М.: «Мысль», 1970. — 242 с. Русак О., Малаян К., Занько Н., Безопасность жизнедеятельности, учебное пособие, С-Петербург, М., Краснодар, Омега-Л, 2015.- 252 с. Сидельников Ю. В. Технология экспертного прогнозирования, М., Доброе слово, 2004.- 352 с. Спицнадель В. Н. Основы системного анализа. Учебное пособие. — СПб.: Изд.

дом «Бизнес пресса», 2012. — 219 с. Терминологический словарь по прогностике, М, 1978 (2 изд. — 1990). — 357 с. Тимофеева Н. М. Рекомендации по технологическому прогнозированию, М., Академия прогнозирования, 2003.- 140 с. Чайковский Ю. В. О познавательных моделях.

— Пущино, 1996. — 152 с. Четыркин Е. М. Статистические методы прогнозирования, М., 1975; изд. 2, М., 1977.- 290 с. Шепитько Г. Е. Основы социального прогнозирования и моделирования, М., Институт социально-экономического прогнозирования и моделирования, 2004.

— 210 с. Шепитько Г. Е. Социальное прогнозирование и моделирование, М., РИО Академии ЭБ МВД России, 2005. — 190 с. Щедровицкий Г. П. Оргуправленческое мышление: идеология, методология, технология. Курс лекций. — М., 2000. — 140 с.