В Петербурге создали повышающее надежность оценки техуровня строительных машин ПО
В программе реализованы специальные алгоритмы, которые позволяют решать задачи сравнительной оценки по большому количеству критериев
ТАСС, 30 июня. Ученые из Санкт-Петербургского государственного архитектурно-строительного университета в 2022 году разработали программу для сравнительной оценки технического уровня дорожно-строительных машин. Надежность оценки техники при ее использовании возрастает в несколько раз по сравнению с экспертными оценками, сообщили в пятницу в пресс-службе вуза.
"Разработанная математическая модель и программное обеспечение позволяют повысить достоверность и информативность сравнительной оценки технического уровня транспортно-технологических машин. Разность значений показателей технического уровня среди лидирующих образцов оцениваемых машин при расчете традиционными экспертными методами составляет лишь 2-5%, а при разработанном методе - 42-67%, что подтверждает его значительно более высокую информативность", - отметили в пресс-службе.
Для решения задачи выбора оптимального образца целесообразно использовать многокритериальные оптимизационные математические модели, применение которых на практике сопряжено с рядом особенностей вычислительного характера. В программе, созданной в университете, реализованы специальные алгоритмы, которые позволяют решать поставленные задачи сравнительной оценки по достаточно большому количеству критериев и экономя вычислительные ресурсы.
Программу рекомендуется применять в дорожно-строительных организациях для обоснования предпочтений при приобретении техники.
Технический уровень - важнейший комплексный показатель качества, который определяется исходя из параметров значимых показателей эксплуатационных свойств, доступных потребителю в технической литературе, для автосамосвалов, экскаваторов, бульдозеров и скреперов. Традиционные методы оценки связаны с привлечением экспертов. Однако, сравнивать образцы с близкими значениями показателей эксплуатационных свойств в пределах одной типоразмерной группы проблематично. Поэтому, считают разработчики, полагаться только на опыт экспертов недостаточно.