Вход

Нечётко-вероятностная модель оценки рисков проектируемых и эксплуатируемых судовых технических систем

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код 261937
Дата создания 02 июля 2015
Страниц 71
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 26 апреля в 16:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
2 880руб.
КУПИТЬ

Описание

С целью повышения безопасности сложных судовых технических систем предложен многофакторный анализ оценки влияния параметров объекта на риск возникновения аварийной ситуации. По каждому из факторов введен показатель ущерба или вероятности выхода из строя элемента, который оценивает влияние фактора на возникновение аварийную ситуацию. Расчеты показателей и оценка риска выполнены с применением логико-вероятностной оценки, аппарата нечетких множеств и экспертных систем.

При необходимости, работа может быть оперативно переделана и доработана под нужную область. Имеется 2 варианта работы, на русском и украинском языках. Имеются исходные файлы реализации программы, презентация(за дополнительную плату).
Работа была защищена в 2014 году на оценку "Отлично" в одном из Украинских Вузов. ...

Содержание

СОДЕРЖАНИЕ 4
Введение 5
1 АНАЛИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ 7
1.1 Обоснование актуальности разработки программного средства 7
1.2 Описание предметной области 8
1.3 Постановка задачи 13
1.4. Описание технических и программных средств разработки 13
2 РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ 19
2.1. Реализация нечетко-вероятностной модели оценки рисков СТС 19
2.2. Нечеткая модель управления диагностическим комплексом оценок рисков СТС 28
3 ОХРАНА ТРУДА 46
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 63
ЛИТЕРАТУРА 64
ПРИЛОЖЕНИЕ 66

Введение

Тенденция увеличения сложности математических и формальных моделей реальных систем и процессов управления связана с желанием повысить их адекватность и учесть все большее число различных факторов, влияющих на процессы принятия решений способствует необходимости разработки и использования нечеткого моделирования.
Традиционные методы построения нечетких моделей не приводят к удовлетворительным результатам, когда входной описание, подлежащего решению проблемы, заведомо является неточным или неполным.
При этом стремление получить всю исчерпывающую информацию для построения точной математической модели сколько-нибудь сложной реальной ситуации может привести к потере времени и средств, поскольку это может быть в принципе невозможно.
В подобных случаях наиболее целесообразно воспользоваться таким и методами, которые специально ориентированы на построение моделей, учитывающих неполноту и неточность исходных данных. Именно в таких ситуациях технология нечеткого моделирования оказывается наиболее конструктивной, поскольку за последнее десятилетие на ее основе были решены сотни практических задач управления и принятия решений.
Сейчас уже не вызывает сомнения тот факт, что важнейшей особенностью жизнеспособности той или иной теоретической концепции является ее реализация и поддержка в соответствующих программных инструментах. Появление и развитие коммерческих программных средств, специально ориентированные на решение задач нечеткого моделирования, объективно свидетельствуют в пользу того, что теория нечетких множеств и нечеткая логика могут и должны быть эффективно использованы для решения широкого круга практических задач. При этом наиболее интересными программными средствами, в которых реализована технология нечеткого моделирования, по мнению автора, является рассмотрены в книге система MATLAB и программа fuzzyTECH.
В настоящее время актуальной задачей является необходимостью многокритериальной оценки рисков для принятия соответствующих мер при планировании и контроле состояния судовых сложных технических систем.
Актуальность разработки и построения нечетко-вероятных моделей обусловлена ​​необходимостью оценки рисков сложных технических систем для различных сценариев развития ситуации

Фрагмент работы для ознакомления

минимальный
минимальный
Q
средняя
средняя
высокая
высокая
U
средняя
высокая
низкая
средняя
D
профилактика
профилактика
профилактика
профилактика
Ім'я змінної
Номер правила
45
46
47
48
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
минимальный
допустимый
допустимый
допустимый
Q
высокая
низкая
низкая
низкая
U
высокая
низкая
средняя
высокая
D
ремонт
бездействие
профилактика
профилактика
Ім'я змінної
Номер правила
49
50
51
52
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Q
средняя
средняя
средняя
высокая
U
низкая
средняя
высокая
низкая
D
профилактика
профилактика
профилактика
профилактика
Ім'я змінної
Номер правила
53
54
55
56
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
допустимый
допустимый
значительный
значительный
Q
высокая
высокая
низкая
низкая
U
средняя
высокая
низкая
средняя
D
ремонт
ремонт
профилактика
ремонт
Ім'я змінної
Номер правила
57
58
59
60
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
значительный
значительный
значительный
значительный
Q
низкая
средняя
средняя
средняя
U
высокая
низкая
средняя
высокая
D
ремонт
ремонт
ремонт
ремонт
Продовження Таблиця 2.2
Ім'я змінної
Номер правила
61
62
63
64
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
значительный
значительный
значительный
критический
Q
высокая
высокая
высокая
низкая
U
низкая
средняя
высокая
низкая
D
ремонт
ремонт
замена
ремонт
Ім'я змінної
Номер правила
65
66
67
68
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
критический
критический
критический
критический
Q
низкая
низкая
средняя
средняя
U
средняя
высокая
низкая
средняя
D
замена
замена
ремонт
замена
Ім'я змінної
Номер правила
69
70
71
72
Rs
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Rf
критический
критический
критический
критический
Q
средняя
высокая
высокая
высокая
U
высокая
низкая
средняя
высокая
D
замена
замена
замена
замена
Ім'я змінної
Номер правила
73
74
75
76
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
минимальный
минимальный
минимальный
минимальный
Q
низкая
низкая
низкая
средняя
U
низкая
средняя
высокая
низкая
D
профилактика
профилактика
профилактика
профилактика
Ім'я змінної
Номер правила
77
78
79
80
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
минимальный
минимальный
минимальный
минимальный
Q
средняя
средняя
высокая
высокая
U
средняя
высокая
низкая
средняя
D
профилактика
ремонт
профилактика
ремонт
Продовження Таблиця 2.2
Ім'я змінної
Номер правила
81
82
83
84
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
минимальный
допустимый
допустимый
допустимый
Q
высокая
низкая
низкая
низкая
U
высокая
низкая
средняя
высокая
D
ремонт
профилактика
профилактика
ремонт
Ім'я змінної
Номер правила
85
86
87
88
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
допустимый
допустимый
допустимый
допустимый
Q
средняя
средняя
средняя
высокая
U
низкая
средняя
высокая
низкая
D
профилактика
ремонт
ремонт
ремонт
Ім'я змінної
Номер правила
89
90
91
92
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
допустимый
допустимый
значительный
значительный
Q
высокая
высокая
низкая
низкая
U
средняя
высокая
низкая
средняя
D
ремонт
ремонт
профилактика
ремонт
Ім'я змінної
Номер правила
93
94
95
96
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
значительный
значительный
значительный
значительный
Q
низкая
средняя
средняя
средняя
U
высокая
низкая
средняя
высокая
D
ремонт
ремонт
ремонт
замена
Ім'я змінної
Номер правила
97
98
99
100
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
значительный
значительный
значительный
критический
Q
высокая
высокая
высокая
низкая
U
низкая
средняя
высокая
низкая
D
замена
замена
замена
ремонт
Продовження Таблиця 2.2
Ім'я змінної
Номер правила
101
102
103
104
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
критический
критический
критический
критический
Q
низкая
низкая
средняя
средняя
U
средняя
высокая
низкая
средняя
D
замена
замена
замена
замена
Ім'я змінної
Номер правила
105
106
107
108
Rs
значительный
значительный
значительный
значительный
Rf
критический
критический
критический
критический
Q
средняя
высокая
высокая
высокая
U
высокая
низкая
средняя
высокая
D
замена
замена
замена
замена
Ім'я змінної
Номер правила
109
110
111
112
Rs
критический
критический
критический
критический
Rf
минимальный
минимальный
минимальный
минимальный
Q
низкая
низкая
низкая
средняя
U
низкая
средняя
высокая
низкая
D
профилактика
ремонт

Список литературы

1. Аронов И.З. Современные проблемы безопасности технических систем и анализа риска / И.З. Аронов // Стандарты и качество. 1998. - №3. - С. 451.
2. Хенли Э. Дж. Надежность технических систем и оценка риска / Є. Хенли Дж., Х.М. Кумамот: Машиностроение, 1984 г. - 320 с.
3. Таганов А.И. Методика анализа и сокращения рисков проектов сложных программных систем по характеристикам качества // Вестник РГРТУ. – Рязань, 2010. - Вып. 30. - С. 77 - 82.
4. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – 736 с.
5. Акимов В.А. Риски в природе, техносфере, обществе и экономике/ В.В.Лесных, Н.Н.Раднаев – М.: Деловой экспресс, 2004. – 352 с.
6. Яхъяева Г.Э. Нечеткие множества и нейронные сети: Учебное пособие/ Г.Э. Яхъяева. – М.: Интернет-Университет Информационных Технологий; БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. – 316 с.
7. Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.
8. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./ К.Асаи, Д. Ватала, С. Иван и др.: под редакцией Т.Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М.: Мир, 1993. – 368 с.
9. Тарасян В.С. Пакет Fuzzy Logic Toolbox for Matlab: учеб.пособие / В.С. Тарасян. – Екатеринбург: Изд-во УрГУПС, 2013. – 112 с.
10. Покусаев М.Н. Система диагностики судовых энергетических установок с применением нейросетевых моделей/Н.Н.Касимов //Вестник АГТУ, Управление вычислительная техника и информатика. 2012. №2 С 88-92.
11. Головко С.В. Диагностика технического состояния судового электрооборудования на основе интеллектуального анализа данных, Вестник АГТУ, Управление вычислительная техника и информатика. 2009. №2, С 90-94.
12. Надеев А.И. Диагностика технического состояния судовых дизелей на основе интеллектуального анализа данных, Судовые энергетические установки и машинно-движительные комплексы. С 105-110
13. Заде Л.А. Размытые множества и их применения в распознавании образов и кластер-анализе. - М.: Мир, 1980.-390 с.
14. Кудинов Ю.И. Нечеткие модели вывода в экспертных системах.// Изв.АН Теория и системы управления,1997, №5.- с.75-83.
15. Аверкин А.Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов , В.Б. – М.:Наука. Гл. ред. физ-мат. лит., 1986. – 312 с.
16. Прикладные нечеткие системы/ Под ред. Т.Тэрано, К.Асам, М.Сугено. М.: Мир, 1993
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00484
© Рефератбанк, 2002 - 2024