Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Разработка и обоснование предложений по совершенствованию научно-производственной деятельности авиаремонтного объединения с целью обеспечения и повышения качества выпускаемой продукции

Диссертация: Разработка и обоснование предложений по совершенствованию научно-производственной деятельности авиаремонтного объединения с целью обеспечения и повышения качества выпускаемой продукции
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В первом разделе описаны задачи исследования, связанные с планированием организации ремонта в научно-производственном объединении (НПО), функционирующем в условиях рыночной экономики. Сначала строго формулируется оптимизационная задача планирования ремонта, а затем предлагается алгоритм ее решения с использованием метода квадратичного программирования, при этом первоначальный алгоритм путем… Читать ещё >

Разработка и обоснование предложений по совершенствованию научно-производственной деятельности авиаремонтного объединения с целью обеспечения и повышения качества выпускаемой продукции (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • Раздел 1. Некоторые актуальные задачи совершенствования организации работы авиаремонтного объединения
  • Глава.
    • 1. 1. Задачи ремонтного научно-производственного объединения при переходе к эксплуатации авиационной техники по состоянию ю
  • Глава.
    • 1. 2. Оптимизационная задача планирования организации ремонта оборудования в объединении
  • Глава.
    • 1. 3. Управление состоянием ремонтного объединения с целью обеспечения максимума выходной продукции
  • Раздел 2. Использование нейротехнологий и экспертных систем в целях диагностирования состояния авиационных двигателей
  • Глава.
    • 2. 1. Использование нейротехнологий
  • Глава.
    • 2. 2. Экспертные системы диагностирования авиационных двигателей
  • Раздел 3. Прогнозирование и диагностирование с использованием растущих пирамидальных сетей как основа будущей технологии ремонта
  • Глава.
    • 3. 1. Растущие пирамидальные сети
  • Глава.
    • 3. 2. Методы, использующие индуктивный вывод
  • Глава.
    • 3. 3. Методы, основанные на выводе по аналогии, некоторые эксперименты
  • Глава.
    • 3. 4. Особенности диагностирования на основе растущих пирамидальных сетей
  • Раздел 4. Оптимальное управление качеством в контуре авиакомпания — ремонтное объединение"
  • Раздел 5. Экономико-математические обоснования назначения оптимальных ресурсов технических систем
  • Раздел 6. Организация ремонта в случае аддитивных накоплений повреждений в механических системах при ударных воздействиях внешней среды
  • Введение к разделу
  • Глава.
    • 6. 1. Пуассоновская модель ударов
  • Глава.
    • 6. 2. Модель с автоматическим восстановлением после удара
  • Глава.
    • 6. 3. Полумарковская модель накопления повреждений

Актуальность темы

Вопросам рациональной структуры производства, решаемым в объединениях научно-техническим, организационным проблемам в современной литературе уделяется мало внимания.

С появлением рыночных отношений, стремлением извлечь максимальную прибыль от организации производства на какое-то время были отодвинуты назад задачи повышения качества выпускаемой продукции, своевременного и неукоснительного выполнения требований заказчиков, технического перевооружения и модернизации производства.

Однако с приобретением опыта работы в рыночных условиях там, где у руководства предприятиями оказались энергичные, профессионально грамотные люди, освоившие основы новой экономической политики, дела идут в гору. Осваиваются новые технологии на базе их коммерциализации, совершенствуется маркетинг, развивается дополнительное производство, налаживаются прочные экономические связи с зарубежными и отечественными партнерами, проводится разумная финансовая, инвестиционная и инновационная политика.

В предлагаемой диссертации основной упор делается на решение ряда научных задач при совершенствовании организации работы авиаремонтного объединения.

Вначале такое объединение рассматривается как объект исследования. И, прежде всего, с позиций усовершенствования технологий производства.

В диссертации указывается на тесную связь между эксплуатацией авиационных систем по состоянию и организацией их ремонта на основе накопленной информации об изменении этого состояния в межремонтные периоды. Многие задачи при этом ставятся по-новому, это — и задачи объединения информации, и учета ударных нагрузок при назначении (корректировке) межремонтных гарантийных сроков, и рентабельность повышения надежности ремонтируемых систем за счет доходов авиакомпаний, и оптимальной перестройки структуры предприятия при работе в чрезвычайных обстоятельствах.

В работе представлен не только оригинальный материал, но и обзор работ по диагностике, организации производства, моделям ударов и др.

В диссертации большое внимание уделено вопросам, посвященным перспективам использования нейронных сетей и растущих пирамидальных сетей в деле организации оперативной диагностики состояния авиационных двигателей.

Цель и задачи исследования

Целью исследования является совершенствование производства для решения стоящих перед ним следующих новых задач:

— задачи ремонта в условиях перехода к эксплуатации авиационной техники по состоянию;

— диагностирования состояния авиационных двигателей на базе моделей искусственного интеллекта;

— задачи планирования производства с учетом его функционирования в рыночных условиях;

— перестройки работы предприятия в условиях чрезвычайных ситуаций;

— корректировок межремонтных и назначенных ресурсов агрегатов авиационных двигателей;

— задачи организации финансово-экономического взаимодействия ремонтного объединения с авиакомпаниями.

Перечисленные задачи и выносятся автором на защиту.

Объект и методы исследования. Объектом исследования является процесс организации ремонта авиационной техники в НПО. Методы исследования связаны с использованием теории вероятностей и математической статистики, теории массового обслуживания, математического программирования, теории оптимального управления.

Научная новизна работы обусловлена решением возникающих задач совершенствования и развития производства в перспективной системе организации функционирования авиаремонтного объединения.

Практическая значимость диссертации состоит в том, что полученные результаты позволяют повысить эффективность функционирования авиаремонтного объединения и качество работы конкретных специалистов, что уже нашло отражение при создании системы качества НПО «Сатурн».

Результаты работы использованы при разработке документов, регламентирующих производственную деятельность НПО «Сатурн», при создании автоматизированной системы контроля эксплуатации АД ВС, в учебном процессе МГТУ ГА и ЕАТК.

Апробация и публикация результатов диссертации. Основные положения и результаты работы докладывались и обсуждались на международных научных конференциях в МГТУ ГА и ЕАТК, на семинарах секции «Проблемы воздушного транспорта» РАН, на семинаре кафедры «Оптимального управления» факультета вычислительной математики и кибернетики МГУ им. М. В. Ломоносова, межведомственных совещаниях различного уровня. По теме диссертации автор имеет 13 печатных работ, из них одна монография (МГУ, 10 п.л.), 9 статей в научных вестниках МГТУ ГА.

Перейдем к краткому изложению содержания диссертации.

В первом разделе описаны задачи исследования, связанные с планированием организации ремонта в научно-производственном объединении (НПО), функционирующем в условиях рыночной экономики. Сначала строго формулируется оптимизационная задача планирования ремонта, а затем предлагается алгоритм ее решения с использованием метода квадратичного программирования, при этом первоначальный алгоритм путем преобразования сводится к стандартной задаче динамического программирования.

Далее в разделе формализуется задача выбора наилучшей структуры ремонтного объединения при работе его в условиях чрезвычайной ситуации, когда объединение будет вынуждено заниматься не только ремонтом, но и восстановлением поврежденной техники. Для решения задачи использована модель оптимально управляемой системы массового обслуживания.

В разделе ставится также задача информационного обеспечения при эксплуатации и ремонте воздушных судов по техническому состоянию.

Во втором и третьем разделах работы описываются и сопоставляются различные подходы к использованию в интересах решения задач диагностирования состояния авиационных двигателей с позиций искусственного интеллекта и экспертных систем.

Дается сравнение традиционно используемых подходов с позиций нейронных технологий и предлагаемого в диссертации подхода с позиций растущих пирамидальных сетей. Наглядно показываются преимущества использования растущих пирамидальных сетей для решения задач диагностики (в частности, и вибродиагностики) состояния авиационных двигателей.

Четвертый раздел диссертации посвящен финансовому взаимодействию в звене «авиакомпания — НПО» с целью оплачиваемого авиакомпанией повышения надежности отремонтированной техники. При этом авиакомпания планирует средства на ремонт техники таким образом, чтобы от повышения ее надежности после ремонта извлечь максимальную прибыль при функционировании воздушного судна. Задача выбора оптимального управления решается и использованием принципа максимума Понтрягина. В приложении к диссертации приводится подробная вычислительная программа.

В пятом разделе решаются задачи обоснования ресурсов авиационных систем и агрегатов из условия минимизации средних эксплуатационных издержек. Предлагается назначать ресурсы либо по календарю, либо по достижении определенного числа отказов или неисправностей. Применимость моделей проверяется в условиях выполнения требований по безопасности.

В заключительном шестом разделе по-новому рассмотрен традиционный вопрос о назначении оптимальных упреждающих допусков, но не на контролируемые параметры, а на детали механических конструкций, подверженных фиксируемым случайным ударным нагрузкам, которые приводят к аддитивному накоплению повреждений в конструкции.

Автор выражает благодарность научному консультанту по специальности 05.22.14 — д.т.н. В. И. Люлько и научному руководителю — д.т.н. и д.э.н., профессору Е. Ю. Барзиловичу.

Заключение

и общие выводы по работе.

Мощным резервом экономики России является повышение эффективности функционирования научно-производственных объединений (НПО) в области высокотехнологичного машиностроения.

Высокой экономической эффективностью обладают разработки по продлению ресурсов безопасной эксплуатации важнейших для страны объектов.

Организация эксплуатации таких объектов по техническому состоянию дает богатый материал для НПО ремонтного профиля, использование которого позволит качественно усовершенствовать всю систему ремонта и таких значимых объектов, как воздушные суда и их оборудование.

Использование новых методов управления в НПО, математического моделирования, прогнозирования и принятия решений, наиболее полное информационное обеспечение — важнейшие аспекты деятельности современных НПО. Именно развитие и освоение новых технологий ремонта в сочетании с оптимальной системой организации производстваодин из главнейших путей повышения производительности труда в экономике.

Внутренняя конкуренция в отраслях побуждает предприятия к модернизации производственных процессов, снижению издержек, улучшению качества выпускаемой продукции.

Рассмотренные в диссертации подходы, предлагаемые решения и направления совершенствования деятельности авиаремонтных научно-производственных объединений должны способствовать дальнейшему подъему отечественного производства и в конечном итоге — экономики страны.

Перейдем к общим выводам по работе.

1. В условиях рыночных отношений календарное планирование производственной деятельности авиаремонтного объединения остается важнейшей составляющей его эффективного функционирования. В диссертации предложен алгоритм нахождения месячных объемов переносимых ремонтных работ при минимизации вводимой меры отклонения ремонтных работ от среднего значения.

2. При работе объединения в чрезвычайных условиях необходимо так перестроить работу ремонтного объединения, чтобы обеспечить максимум выходной продукции в единицу времени.

В диссертации эта задача решена с использованием управляемой системы массового обслуживания.

3. В диссертации предлагается решать задачи диагностирования состояния авиационных двигателей с использованием высшей формы искусственного интеллекта — растущих пирамидальных сетей.

Их преимущества перед традиционно применяемыми нейронными сетями заключается в следующем: структура в растущих пирамидальных сетях формируется полностью автоматически и учитывает объем и особенности вводимых данных. Адаптация сети к особенностям данных достигается без введения априорной избыточности сети. Процесс обучения в растущих пирамидальных сетях не зависит от предопределенной конфигурации сети. И, наконец, выделенные в растущих пирамидальных сетях обобщенные знания представляются в виде явных правил и понятий, удобных для восприятия оператором.

4. В диссертации показано, какую часть средств из своих доходов авиакомпаниям выгодно платить за повышение надежности техники после ремонта (замена «стареющих» агрегатов, узлов, элементов, модернизация, доработки). Эта часть средств обеспечивает максимальную прибыль авиакомпании в процессе эксплуатации отремонтированной техники. Задача оптимального управления в работе решена с использованием принципа максимума Понтрягина.

5. В работе сделана попытка технико-экономического обоснования ресурсов отдельных агрегатов, узлов и элементов длительно эксплуатируемой авиационной техники.

Задача решается из условия минимизации эксплуатационных затрат выбором календарных сроков эксплуатации агрегатов, узлов, элементов, либо критического числа их отказов и неисправностей.

При этом вводится понятие стоимости отказа и неисправности. Безопасность (надежность в полете) системы, в которую входят такие агрегаты, узлы, элементы, при этом фиксируется.

6. В диссертации по-новому ставится задача назначения сроков ремонтов агрегатов, узлов, элементов авиационных систем, подверженных в процессе эксплуатации фиксируемым случайным нагрузкам. В ряде случаев предлагается ресурс отдельных агрегатов определять по числу ударных воздействий в связи с суммарным накоплением повреждений в той или иной конструкции.

7. Полученные в диссертации результаты могут быть использованы при организации и реорганизации производства в других научно-производственных объединений, занимающихся ремонтом соответствующих транспортных средств.

Показать весь текст

Список литературы

  1. В.И., Кузнецов Н. С., Лабендик В. П. Принципы построения экспертной системы диагностирования двигателей НК-86. Рига: РАУ, 1993. Деп. в НТИЦГА 22.12.93 г., № 883 -га93. 19 с.
  2. М.А., Козицкий А. Д., Шепель В. Т. Оценка ухудшения газодинамической устойчивости ТРДД в эксплуатации // Техническое обслуживание и ремонт воздушных судов гражданской авиации: Труды ГосНИИГА, вып. 250. М.: ГосНИИГА, 1986. С. 25−33.
  3. В.Г. Методика проектирования системы качества авиапредприятия с учетом факторов среды профессиональной деятельности авиаперсонала. Дисс. на соискание уч. степени к.т.н. М.: МГТУ ГА, 2002.
  4. A.M., Дубравский Н. Г., Тунаков А.П. Диагностика
  5. ВРД по термогазодинамическим параметрам. М.: Машиностроение, 1983. 206 с.
  6. Е. Ю. Савенков М.В. Статистические методы оценкисостояния авиационной техники. М.: Транспорт, 1987. 240 с.
  7. В.И. Эксплуатация авиационных двигателей по техническому состоянию (теория и практика). М.: МГУ, 2002. 376 с.
  8. Бортовая система обнаружения неисправностей самолета В 7J7 //
  9. Возд. трансп.: Э-И. Зарубежый опыт. М.: ЦНТИ ГА, 1989. № 4. С. З 8.
  10. Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С.А.
  11. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. X.: Основа, 1997. 112 с. Ю. Данилов В. Ю. Направления совершенствования научно-производственной деятельности авиаремонтного объединения. М.: МГУ, 2004.-226 с.
  12. Т.А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. -384 с.
  13. А.Б., Мац Э.Б., Морозов С. А. и др. Программный комплекс ГРАД для расчета газотурбинных двигателей // Изв. вузов. Авиационная техника. 1985. № 1. С. 83−85.
  14. А. Н., Дунин-Барковский В. Л., Миркес Е. М. и др. Ней-роинформатика. Новосибирск: Наука. 1998. 296 с.
  15. Е.А., Епишев Н. И., Жуков К. А. Защита и диагностика конвертированного авиационного ГТД НК-16СТ // Техника воздушного флота. 1993. № 2−3. С. 49 52.
  16. A.B., Данилов В. Ю., Красько С. Е. Эксплуатация по состоянию элементов конструкции воздушного судна // Научный вестник МГТУ ГА. № 63. 2003. С. 134 141.
  17. JI.H., Швец JI.H., Ланшин А. И. Математическое моделирование ГТД на современных ЭВМ при исследовании параметров и характеристик авиационных двигателей. ЦИАМ. Труды № 832. М.: ЦИАМ, 1979. 45 с.
  18. С.М. Контроль и диагностирование технического состояния газотурбинных двигателей по вибрационным параметрам. М.: Транспорт, 1984. 128 с.
  19. JI.H. Дисс. на соискание уч. степени д.т.н. М.: МГТУ ГА, 1997.
  20. В.И., Субботин С. А. Методы повышения эффективности процедур нейросетевой диагностики // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. № 3. 2002.
  21. Н.И., Кажаев В. П. Вероятностное разделение множественных неисправностей ГТД по термогазодинамическим параметрам // Вибрационная прочность двигателей и систем летательных аппаратов: Сб. науч. трудов. Куйбышев: КуАИ, 1989. С. 32−37.
  22. Н.И., Кочуров В. А., Кажаев В. П. Анализ эффективности параметрического метода диагностики при стендовых испытаниях // Вибрационная прочность двигателей и систем летательных аппаратов: Сб. науч. трудов. Куйбышев: КуАИ, 1988. С. 43−47.
  23. Н.И., Кочуров В. А. Метод поузловой диагностики проточной части при ограниченном объеме информации // Вибрационная прочность двигателей и систем летательных аппаратов: Сб. науч. трудов. Куйбышев: КуАИ, 1987. С. 69−74.
  24. Г. И. Диагностирование технического состояния авиационных двигателей путем анализа работающего масла // Возд. трансп.: Обзорная информация. М.: ЦНТИ ГА, 1985. 42 с.
  25. A.A., Логинов В. Е., Отман З. С. Диагностирование и регулирование топливной аппаратуры авиадвигателей. М.: Транспорт, 1989.-79 с.
  26. С.Е. Обоснование оптимальных процедур обслуживания по состоянию систем воздушных судов гражданской авиации, подверженных в процессе эксплуатации случайным ударным нагрузкам и деградациям. Дисс. на соискание уч. степени к.т.н. М.: МГТУ ГА, 2003.
  27. B.A., Максимов В. П., Сидоренко M.K. Вибрационная диагностика газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1978.- 132 с.
  28. Е.А., Кузнецов Н. С., Лабендик В. П. Обучение нейронных сетей с помощью диагностических матриц // Тезисы доклада Международной НТК «Гражданская авиация на рубеже веков», Москва, Россия, 30−31 мая 2001. М.: МГТУ ГА, 2001. С. 240−241.
  29. С. Нейронные сети: основные положения // http://www.neuropower.de/rus/books/index.htmi.
  30. В.В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия Телеком, 2001. — 382 с.
  31. Н.С., Лабендик В. П. К вопросу разработки адекватной линейной математической модели ГТД для контроля состояния его проточной части с помощью диагностических матриц. Рига: РАУ, 1992. Деп. в НТИЦ ГА 13.08.92 г., № 873 -га92. 15 с.
  32. Н.С., Лабендик В. П. Особенности формирования диагностических матриц для контроля состояния проточной части авиационных ГТД // Изв. вузов. Авиационная техника. 1993. № 3. С. 97−101.
  33. Н.С., Лабендик В. П. Оценка погрешности линеаризации при использовании линейной математической модели двигателя НК-86 для диагностики состояния его проточной части. Рига: РАУ, 1992. Деп. в НТИЦ ГА 12.04.93 г., № 879 га93. — 12 с.
  34. В.П., Кузнецов Н. С. Проблемы разработок экспертных систем для диагностирования авиационных двигателей. Рига: РКИИГА, 1991. Деп. в ЦНТИ ГА 4.03.91 г., № 836 -га91. 10 с.
  35. В.П., Кузнецов Н. С. Развитие зарубежных автоматизированных систем диагностирования авиационных двигателей. Рига: РКИИГА, 1991. Деп. в ЦНТИ ГА 4.03.91 г.,№ 838-га91. 14 с.
  36. A.A. Современное состояние и перспективы развития автоматизированных систем диагностирования авиационных двигателей // Возд. трансп.: Обзорная информация. М.:ЦНТИ ГА, 1987. 27 с.
  37. Л.П., Янко А. К., Лапшов В. Ф. Оценка технического состояния авиационных ГТД. М.: Транспорт, 1982. — 160 с.
  38. Мац Э.Б., Каховский К. В., Тунаков А. П. и др. Адекватная математическая модель двигателей семейства НК-8 // Межвуз. науч. сб. Испытания авиационных двигателей. Уфа: УАИ, 1984. № 12. С. 89−98.
  39. М.Б. Диагностирование газотурбинных двигателей по характеристикам модулей // Автореферат дисс. на соискание ученой степени к.т.н. М: ГосНИИ ГА, 1996. 29 с.
  40. Методика контроля технического состояния двигателя НК-86 (3-я редакция). Методика № МО 1.1791. Куйбышев: КНПО «Труд», 1991.-271 с.
  41. В.И., Пить И. И. Метод оценки технического состояния ГТД на основе обобщенного статистического критерия // Труды ЦИАМ. Вып. 5 (1271). 1990. С. 31- 40.
  42. П.П., Сагомонян Е. С. Основы технической диагностики. Кн.2 Оптимизация алгоритмов диагностирования, аппаратные средства. М.: Энергоиздат, 1981. 320 с.
  43. Построение экспертных систем / Под ред. Хейеса-Рота Ф., Уотер-мана Д., Лената Д. М.: Мир, 1987. 441 с.
  44. Практическая диагностика авиационных газотурбинных двигателей / Под ред. Степаненко В. П. М: Транспорт, 1985. -102 с.
  45. Результаты и перспективы развития систем контроля состояния ГТД / Webb Gary J. // «SAE Tech. Pap. Ser.». 1987. N 871 733. P. 16. (на англ. яз.)
  46. H.H., Коровкин Ю. М. Техническая диагностика авиационных газотурбинных двигателей. М.: Машиностроение, 1979. -272 с.
  47. Системы контроля состояния и продления срока службы авиационных двигателей // Возд. трансп.: Э-И. Зарубежн. опыт. М.: ЦНТИГА, 1989. N4. С. 8−12.
  48. H.H., Ицкович A.A. Обслуживание и ремонт авиационной техники по состоянию. М.: Транспорт, 1980. 232 с.
  49. C.JI. Курс лекций по предмету «Основы проектирования систем искусственного интеллекта» // http://www.neuropower.de/ms/books/index.htmi.
  50. К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М: Финансы и статистика, 1990.-320 с.
  51. Технические средства диагностирования: Справочник / В. В. Клюев, П. П. Пархоменко, В. Е. Абрамчук и др. М.: Машиностроение, 1989. 672 с.
  52. Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992. 240 с.
  53. Д. Руководство по экспертным системам. М.: Мир, 1989.-388 с.
  54. Хехт-Нильсен Р. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы // Открытые системы. 1998. № 4.
  55. XMAN экспертная система для автоматизированной диагностики ТРД / Jellison T.G. et all. // «AIAA Pap», 1987, N 1931 (на англ. яз.)
  56. А.Я. Инженерные расчеты газотурбинных двигателей методом малых отклонений. М.: Машиностроение, 1975. 380 с.
  57. И.Г. Методы оптимизации и принятия решений. СПб.: Издательство «Лань», 2001. -384 с.
  58. Экспертная диагностическая система для самолета В-1 В / Cava-naugh Kevin F. // Proc. IEEE Nat. Aerosp. and Electron. Conf. (NAE-CON), Dayton, Ohio, 1987. Vol. 1. (на англ. яз.)
  59. Экспертная система JET-X для обнаружения неисправностей реактивного двигателя / Shah Pasik Р. et all // Proc. Int. Workshop Artif. Intell. Ind. Appl., Hitacki City, May 25−27, 1988. New York, 1988. P.135−139. (на англ. яз.)
  60. Электронный консультант летчика самолета ATF/Stein Kenneth J. // «Aviat. Week and Space Technol.» 1987. № 7. P. 75−76.
  61. В.И., Белоконь Н. И., Пилипосян Б. Н. и др. Контроль и диагностирование гражданской авиационной техники М.: Транспорт, 1990. 182 с.
  62. Batcho P. Modeling gas turbine deterioration due to high levels of dust ingestion. AIAAPap. №. 87−0144, 1987.
  63. Boyles J.A. et all. F-100 engine diagnostic sistem (EDS) // «AIAA Paper». № 1448. 1981.
  64. Collin G. Data acquisition units and AIDS. «Air Transport World». V.18. № 12, 1981.
  65. Doane P.M., Kinby W.R. F/A-18 inflight engine condition monitoring sistem. // «AIAA Paper». № 1237. 1983.
  66. Peerat D.E. B-1B central integrated test sistem optimisation 1987 // «Proc. IEEE Nat. Aerosp. and Elecrtron. Conf. (NAECON)», Dayton, Ohio, New York. Vol. 1. 1983.
  67. Urban L.A. Gas Path Analysis Applied to Turbine Engine Condition Monitoring. AIAA Pap. № 72−1082. 1972.
  68. Urban L.A. Parameter Selection for Multiple Fault Diagnostics of Gas Turbine Engines. ASME Pap. № 74-GT-62. 1974.76.3агоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-во ин-та математики, 1999. — 270 с.
  69. R. «Introduction of decision trees». Machine Learning 1. 1986. P. 81 106.
  70. Piatetsky-Shapiro G. and Frawley W.J., eds. Knowledge Discovery in Databases. AAAI Press, Menlo Park, California, 1991.
  71. В.П. Партнерство с компьютером. Человеко-машинные целеустремленные системы. Киев: Port-Royal, 2000. 128 с.
  72. V.P., Rabinovich Z.L. «Formation of the Word Model in Artificial Intelligence System // Machine Intelligence, 9, Ellis Herwood Ltd., Chichester, 1980. P. 299 309.
  73. В.П. Планирование решений. Киев: Наукова думка, 1987. -168 с.
  74. Gladun V.P. and Vashchenko N.D. «Analytical processes in pyramidalnetworks» // International journal on information theories & applications. FOI-COMMERCE, Sofia. Vol. 7. N 3. 2000. P. 103 109.
  75. N., Gladun V., Vashchenko N. «Computational Materials Design using Artificial Intelligence Methods» // Journal of Alloys and Compounds. 279 (1998). P. 8 13.
  76. Г. С. Адаптивный алгоритм диагностики состояния сложной системы // Модели технического обслуживания сложных систем. М.: Высшая школа, 1982. С. 164- 169.
  77. ПонтрягинЛ.С., Болтянский В. Г., Гамкрелидзе Р. В., Мищенко Е. Ф. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1969.-378 с.
  78. Reed W.J. Optimal preventive maintenance protection and replacement of a revenue-earning asset // Appl. Mathem. and. Comput. 1987. N 24. P. 15−28.
  79. Е.Ю. Оптимальное управляемые случайные процессы и их приложения. Егорьевск: ЕАТК ГА, 1996. 321 с.
  80. Lin Ye. Geometric processes and replacement problems. Acta Math. Appl. V. 4. N4. 1988. P. 9−17.
  81. M.C., Барзилович Е. Ю. Оптимальная эксплуатация авиационных систем по состоянию с учетом ошибок измерения // Проблемы надежности летательный аппаратов. М.: Машиностроение, 1985. С. 17−25.
  82. Е.Ю. Приложение математических методов к задачам эксплуатации авиационной техники. ВВИА им. проф. Н. Е. Жуковского. М., 1965. 276 с.
  83. Е.Ю., Захаренко С. К. Сравнительная оценка оптимальных методов управления монотонно возрастающим случайным процессом // О надежности сложных технических систем. М.: Сов. радио, 1966. С. 83−95.
  84. О.В., Ширяев А. Н. Об управлениях, приводящих к оптимальным стационарным режимам // Труды МИ АН СССР. LXXI. 1964. С. 114−121.
  85. Derman С. On optimal replacement rules when changes of state are marlcovian optimization techniques. University of California press, Berkeley and Los-Angeles, 1963. P. 201 210.
  86. Е.Ю., Воскобоев В. Ф. О Марковских задачах профилактики стареющих систем // Автоматика и телемеханика. № 12. 1967. С. 25−37.
  87. A.M., Арустамов М. А., Барзилович Е. Ю. и др. Справочник в 10 томах. Надежность и эффективность в технике. Т. 8. Эксплуатация и ремонт. М.: Машиностроение, 1990. 319.
  88. Р.А. Динамическое программирование и марковские процессы. М.: Сов. радио, 1964. 207 с.
  89. Derman С. Optimal replacement and maintenance under markovian deterioration with probability bonds on failure // Manag. Science. V. 9. N. 3. 1963. P. 19−27.
  90. Е.Ю. Об одной аналитической модели оптимального управления случайным процессом // Научный вестник МГТУ ГА. № 19. 1999. С. 97−99.
  91. Ю.В. О мониторинге состояний и принятии оптимальных решений в системе «человек машина — среда». М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, 2003. — 106 с.
  92. Pritslcer А.В. The setting of maintenance tolerance limits // The Journal of Industrial Engineering. V. XIV. N 2.1963. P.15 27.
  93. Pritsker A.B. The Monte Carlo approach to setting maintenance tolerance limits // The journal of Industrial Engineering. V. XIV. N 3. 1963. P. 9−20.
  94. И.В. Методы выявления старения в технических системах, повышения их надежности и ресурсосбережения. М.: МГУ, 2002. 87 с.
  95. Taylor Н.М. Optimal replacement under additive damage and other failure models. Nav. Res. Logist. Quart., 22, 1975.
  96. А.Г. Оптимизация модели эксплуатации механической системы с непрерывным восстановлением. Сб. научн. трудов № 168 Вопросы диагностики и надежности сложных систем, под ред. Е. Ю. Барзиловича. М.: МЭИ, 1988.
  97. Е.Б. Марковские процессы. М.: ФМ, 1964.
  98. Zuckerman D. Optimal stopping in a semi-Markov model. J. Applied Probability, 15, 1978.
  99. Zuckerman D. Optimal Maintenance Policy for Stochastically Failing Equipment: A Diffusion Approximation. Nav. Res. Logist. Quart., v. 33, 1986.
  100. ПО.Бадалов M.H., Малофеев О. А. Оптимизационная задача планирования профилактического ремонта оборудования // Вопросы оптимального управления и исследования операций. Иркутск, 1988. С. 101 107.
  101. Е.Ю., Кравченко А. В., Филиппов В. В. Об одной управляемой системе массового обслуживания // Кибернетические системы управления подвижными объектами. Межв. научн. сб. Уфа, 1982. С. 136−141.
  102. Lyons N.R. Resource planning for randomly arriving stochastic jobs // Manag. Sci. 1979. 21. N 28. 931 936.
  103. A.T., Сапатый П. С. Алгоритм распределения независимых работ на параллельно работающие устройства // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1975. № 4. С. 101 103.
  104. В.Ф. Использование ресурсов с учетом возможности их перемещения при заданной технологии сети // Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. 1975. № 4. 48 56.
  105. Aoki M., Toda M. Parameter adaptive resource allocation problem for a decentralized dynamic system // JEEE Trans. Automat. Contr. 1999. 20. N2. 199−200.
  106. Farnlund S.A. Computation of resource requirements // «BJT» (Sver.) 1995. 15. N2. 215−220.
  107. Munch-Andersen Bo., Zahle Torben U. Job scheduling preventing deadlock and permanent blocking // Rapp. Datalog. inst. Kjabenhavns univ. 1994. N9.-21 p.
  108. P.B., Максвелл B.JI., Миллер Л. В. Теория расписаний / Пер. с англ. М.: Наука, 1975. 360 с.
  109. Flynn J. Retaining productive units: A dynamic programming model with a steady state solution // Manag. Sci. 1995. 21. N 7. 753 764.
  110. Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 1980.-318 с.
  111. Дж. Нелинейное и динамическое программирование. М.: МИР, 1967.-512 с.
  112. Дуб Дж. Вероятностные процессы. М.: Ф.М., 1956. 635 с.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!