×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Методологические основы нечеткого когнитивного моделирования иерархических проблемно-ориентированных систем

    Статья посвящена описанию структуры методологии моделирования проблемно-ориентированных систем на примере социально-экономических систем. В основу методологии заложен принцип сочетания формализованных методов моделирования и экспертных процедур. Моделирование системы предлагается проводить с помощью многослойных нечетких когнитивных карт. Подробно описано наполнение блока логико-математических моделей в структуре процесса принятия решения. Предлагаемая методология обеспечивает выработку и выбор обоснованных управленческих решений.

    Ключевые слова: Проблемно-ориентированная система, принятие решения, нечеткая когнитивная модель, методология

    05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

  • Определение четко доминирующих тактик для выработки альтернативных управляющих решений в условиях полной неопределенности

    Статья посвящена моделированию процесса принятия решения в сложных системах в условиях полной неопределенности. Проблема формулируется на основе синтеза концепций теории управления и принятия решений, теории нечетких множеств и нечеткой логики, теории иерархических многоуровневых систем, теории полезности и теории игр, что расширяет возможности учета неопределенностей различной природы, естественным образом присущих математическому описанию окружающей действительности. Обозначены проблемы поиска решений в нечеткой иерархической системе управления. Предложен способ описания и нахождения альтернативных решений в многоуровневых сложных системах, основанный на обработке информации в виде нечетких интервалов с учетом двух видов политик консервативной и агрессивной на основе критериев maxmin и minmax. Приведен пример, демонстрирующий работу алгоритма выбора двух групп альтернатив на одном уровне иерархий целей в условиях полной неопределенности.

    Ключевые слова: Сложная система; принятие решения, нечеткий интервал, управляющее решение; полная неопределенность

    05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

  • Расчетная модель радиального подшипника скольжения с повышенной несущей способностью, работающего на микрополярной смазке с учетом ее вязкостных характеристик от давления

    Как известно, в настоящее время в качестве модели гидродинаимческой смазки в подшипнике скольжения широко используется микрополярная смазка. Существенным недостатком существующих рабочих моделей подшипников скольжения, работающих на микрополярной смазке заключается в том, что здесь не учитывается зависимость вязкостных характеристик микрополярной смазки от давления. Естественно, возникает необходимость не только учета зависимости вязкостных характеристик от давления при разработке аналитического метода прогнозирования оптимальных по несущей способности характеристик, присущих микрополярным смазкам, но и прогнозирование оптимального профиля опорной поверхности радиального подшипника [1-3].
    Решению данной задачи посвящена данная работа.  

    Ключевые слова: радиальный подшипник, режим трения, проницаемость пористого слоя, микрополярная смазка.

    05.02.02 - Машиноведение, системы приводов и детали машин , 05.02.04 - Трение и износ в машинах

  • Расчетная модель упорного подшипника скольжения с повышенной несущей способностью, работающего на неньютоновских смазочных материалах с адаптированной опорной поверхностью

    Умение правильно выбирать противоизносные присадки [1–6] позволяет создать смазочные материалы, которые в тонких слоях обладают иными свойствами, чем в больших объемах. Обычно принято считать, что присадки функционируют лишь в зоне граничной смазки и не входят в область гидродинамической теории смазки. Однако, благоприятное влияние  присадок как указывается во многих работах [1-5] имеет место в режиме «тонкого слоя» гидродинамической смазки. 
    Как известно, подшипники жидкостного трения работают на разных видах смазочных материалов, которые состоят из масляной основы и композиции присадок, обеспечивающих маслу необходимые функциональные свойства. Добавки полимеров с высоким молекулярным весом придают маслам вязкоупругие свойства. Анализ существующих работ [7–9], посвященных расчету подшипников скольжения, работающих на вязкоупругой смазке, показывает, что в них не учитывается зависимость вязкости и модуля сдвига от давления и температуры, а режим трения предполагается ламинарным. Как известно [10], высокоскоростные подшипники работают в турбулентном режиме трения, более высоким повышенным давлением и температуры и поэтому разработка методов расчета подшипников скольжения, работающих на вязкоупругой смазке требует учета выше указанных факторов.
    В связи с выше написанным приведем сначала разработку расчетной модели упорных подшипников, работающих на микрополярной смазке с учетом вязкостных характеристик этих смазок от давления в отличие от существующих расчетных моделей, не учитывающих этих зависимостей (задача 1).
    А затем рассмотрим расчетную модель упорного подшипника повышенной несущей способности, работающего на вязкоупругой смазке с учетом зависимости ее характеристик от давления (задача 2).  

    Ключевые слова: упорный подшипник с адаптированной упорной поверхностью, неньютоновские смазочные материалы

    05.02.02 - Машиноведение, системы приводов и детали машин , 05.02.04 - Трение и износ в машинах

  • Развитие инструментария когнитивного моделирования для исследования сложных систем

    В статье описывается подход к моделированию и анализу функционирования сложных систем основанный на нечетких когнитивных картах. Предложена модель нечеткого импульсного процесса, основанная на нечетком пути. Приводятся описания решений отдельных задач когнитивного моделирования, выполненные с помощью инструментария нечетких орграфов 1-го рода.

    Ключевые слова: сложная система, нечеткая модель, нечеткая когнитивная карта, нечеткий путь

    05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ