HYBRID RESOURCE FORECASTING SYSTEM FOR BANDAGE OF LOCOMOTIVE WHEELS
https://doi.org/10.33236/2307-910X-2019-2-26-18-23
Abstract
Digital technologies have penetrated into all branches and directions of science. The issues of organization of decision support system in the management of the content of railway wheels are considered.
About the Authors
A. M. Lyashchenko
Rostov State Transport University
Russian Federation
Russian Federation
V. G. Ruban
Rostov State Transport University
Russian Federation
Russian Federation
S. A. Hachkinayan
Rostov State Transport University
Russian Federation
Russian Federation
References
1. Обобщение передового опыта тяжеловесного движения: вопросы взаимодействия колеса и рельса: Перевод с англ. / У. Харрис, С. М. Захаров и др. М.: Интекст, 2002. 408 с.
2. Богданов В. М., Жаров И. А., Захаров С. М. Решение проблем управления профилями колес и рельсов // Трение и смазка в машинах и механизмах. 2007. № 2. С. 42-48.
3. Захаров С. М., Ромен Ю. С. Математическое моделирование влияния параметров пути и подвижного состава на процессы изнашивания колеса и рельса // Вестник ВНИИЖТ. 2010. № 2. С. 26-30.
4. Буйносов А. П. Методы повышения ресурса колесных пар тягового подвижного состава. М.: УМЦ ЖДТ, 2010.224 с.
5. Рубан В. Г., Матва А. М. Построение конформных профилей электровозного колеса и рельса // Научно-технический вестник Поволжья. 2014. № 6. С. 314-317.
6. Цуриков А. Н., Гуда А. Н., Карсян А. Ж. Теоретические основы интеллектуализации решения задач классификации в слабоформализуемых предметных областях // Научно-технический вестник Поволжья. 2016. № 1. С. 90-93.
7. Lyashchenko A., Ruban V., Lyashchenko Z. The Hybrid Model of the Weakly Formalized Dynamic Process Based on the Fuzzy Production System // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2018. V. 679. P. 276-285.
8. Рубан В. Г., Матва А. М. Методы аппроксимации профиля колеса // Транспорт: наука, образование, производство. РГУПС, 2017. С.241-244.
9. Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: Аналитические сети. М.: Издательство ЛКИ, 2008. 360 с.
10. Рубан В. Г., Матва А. М. Вопросы принятия решений при управлении состоянием профилей колес подвижного состава // Транспорт: наука, образование, производство труды международной научно-практической конференции. РГУПС. Ростов-на-Дону, 2016. С. 138-141.
11. Ярушев С. А., Федотова А. В. Разработка гибридной модели прогнозирования временных характеристик на основе нечетких когнитивных карт и нейро-нечетких сетей в управлении жизненным циклом изделия // Программные продукты, системы и алгоритмы. 2018. № 3. С. 47-55.
12. Афанасьева Т. В. Моделирование нечетких тенденций временных рядов. Ульяновск: УлГТУ, 2013. 215 с.
13. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.
Review
For citations:
Lyashchenko A.M., Ruban V.G., Hachkinayan S.A. HYBRID RESOURCE FORECASTING SYSTEM FOR BANDAGE OF LOCOMOTIVE WHEELS. Modern Science and Innovations. 2019;(2):18-23. (In Russ.) https://doi.org/10.33236/2307-910X-2019-2-26-18-23
Views:
58
Email this article 