Поисковый запрос:  - ( Автор= Замышляев А. М. )

Аннотация: Проиллюстрированы возможности методологии УРРАН в закупочной деятельности ОАО «РЖД». Показан пример определения сроков нанесения антикоррозийного покрытия на элементы железнодорожных мостов с учетом большого числа субъективных факторов при решении вопросов безопасности и надежности мостов. Предложен метод интегральной многоматричной оценки рисков и контрольно-оценочная карта (КОК) по коррозии и антикоррозийному покрытию мостов и разработанный алгоритм принятия решения о сроках проведения работ. Доказано, что эти результаты позволяют объективно оцифровывать состояние безопасности и надежности мостов и их составных элементов. Научно обоснованы рекомендации по срокам проведения работ по антикоррозийному покрытию мостов.

Аннотация: Рассмотрены вопросы разработки технологии комплексного управления надежностью, рисками, ресурсами на всех стадиях жизненного цикла (УРРАН). Указаны объект применения, цель и ступени создания, назначение и задачи УРРАН как системы управления техническими активами. Перечислены организационные, нормативные и информационные факторы, препятствующие ее эффективному применению. Показано, что перспективным направлением развития проекта УРРАН является разработка системы интеллектуального анализа больших данных на основе технологии Data Science.

Количество обращений к полному тексту:65

Аннотация: Представлено решение задачи прогнозирования опасных отказов в путевом комплексе с помощью технологии искусственного интеллекта DataScienses. Дано обоснование выбора наиболее приемлемых по критериям точности и достоверности классических алгоритмов машинного обучения. Разработаны динамические модели предиктивного анализа, которые позволяют с достаточно высокой достоверностью и точностью прогнозировать факт, время и место возникновения опасного отказа. Показаны результаты апробации этих моделей на полигонах Северной, Горьковской и Куйбышевской железных дорог, свидетельствующие о том, что в большинстве случаев вероятность правильного прогноза приближается к уровню 0,8 и выше при ничтожно малой вероятности ложной тревоги.

Количество книговыдач:1

Количество обращений к полному тексту:39

Аннотация: В статье описывается практический опыт применения методов и алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования опасных событий в хозяйствах инфраструктуры Куйбышевской, Северной и Горьковской железных дорог. Для всех использованных алгоритмов оптимизированы значения индикаторов раннего предупреждения. Лучшие результаты прогнозирования для путевого комплекса показал метод градиентного бустинга на основе решающих деревьев (85 % сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия), для хозяйства автоматики и телемеханики и «Трансэнерго» - бинарное дерево решений (89,9 % и 87 % соответственно сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия). Материалы этих исследований будут использованы как для повышения точности прогнозирования, так и для развития цифровой платформы управления безопасностью движения на железнодорожном транспорте.

Количество обращений к полному тексту:68

Аннотация: Излагаются комплексные проблемы безопасности железнодорожного транспорта, являющегося одним из важнейших компонентов транспортной системы. На протяжении двухвековой истории ее развития безопасность железнодорожного транспорта России анализируется с позиций ее жизнеобеспечения, учитывающих научные, технологические, экономические, социальные, природные факторы.

Аннотация: В блоке томов "Безопасность железнодорожного транспорта" излагаются комплексные проблемы безопасности железнодорожного транспорта, являющегося одним из важнейших компонентов транспортной системы. На протяжении двухвековой истории её развития безопасность железнодорожного транспорта России анализируется с позиций её жизнеобеспечения, учитывающих научные, технологические, экономические, социальные, природные факторы.

Аннотация: Излагаются комплексные проблемы безопасности железнодорожного транспорта, являющегося одним из важнейших компонентов транспортной системы. На протяжении двухвековой истории ее развития безопасность железнодорожного транспорта России анализируется с позиций ее жизнеобеспечения, учитывающих научные, технологические, экономические, социальные, природные факторы.