Снижение влияния человеческого фактора при эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения; Тракторы и сельхозмашины; Т. 91, № 5

Bibliografiske detaljer
Parent link:Тракторы и сельхозмашины.— .— Санкт-Петербург: Эко-вектор
Т. 91, № 5.— 2024.— С. 663-672
Institution som forfatter: Томский политехнический университет (570)
Andre forfattere: Овсянников В. Е. Виктор Евгеньевич, Губенко А. С. Арсений Сергеевич, Ильященко Д. П. Дмитрий Павлович, Верхотурова Е. В. Елена Викторовна
Summary:Заглавие с экрана
Введение. Интенсификация сельскохозяйственной отрасли требует повышения эффективности всех протекающих в этой сфере процессов. В условиях интенсификации возрастает взаимосвязь и взаимообусловленность всех факторов сельскохозяйственного производства, среди которых особое значение имеет человеческий фактор. В статье рассмотрены вопросы применения процессного подхода, экспертной системы, а также нейро-нечёткой модели для решения задачи снижения влияния человеческого фактора для повышения эффективности эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения. Цель работы — снижение влияния человеческого фактора для повышения эффективности эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения. Методы. В работе был применен процессный подход в рамках методологии всеобщего управления качеством, экспертная система, основанная на искусственном интеллекте, включающая методы инженерной психологии и нечеткой логики. Результаты. В результате исследований установлено, что более 50% дорожно-транспортных происшествий (ДТП) прямо или косвенно приходится на человеческий фактор, при этом более 60 % ДТП приходится на водителей, которые обладают высоким уровнем агрессивного и рискового поведения, при этом доля таких водителей составляет около 30% от общего числа. Разработана комплексная процессная модель, программные средства для оценки составляющих риска, связанного с человеческим фактором, а также экспертная система оценки рисков на качественном уровне. Разработанная модель экспертной системы позволяет оценивать риски с погрешностью, не превышающей 15% (по отношению к оценке, проводимой группой экспертов). Заключение. Новизна полученных результатов обусловлена комплексным учетом технических и людских аспектов обеспечения эффективности эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения, а также применением современного аппарата, основанного на искусственном интеллекте, что позволяет перестраивать модель под конкретные нужды .
Текстовый файл
Sprog:russisk
Udgivet: 2024
Fag:
Online adgang:https://doi.org/10.17816/0321-4443-629473
Format: Electronisk Book Chapter
KOHA link:https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=678282

MARC

LEADER 00000naa0a2200000 4500
001 678282
005 20260715071752.0
090 |a 678282 
100 |a 20250122d2024 k||y0rusy50 ca 
101 0 |a rus 
102 |a RU 
135 |a drcn ---uucaa 
181 0 |a i   |b  e  
182 0 |a b 
183 0 |a cr  |2 RDAcarrier 
200 1 |a Снижение влияния человеческого фактора при эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения  |f Овсянников В. Е., Губенко А. С., Ильященко Д. П., Верхотурова Е. В.  |d Reducing the influence of the human factor when operating agricultural machinery  |z eng 
203 |a Текст  |b визуальный  |c электронный 
283 |a online_resource  |2 RDAcarrier 
300 |a Заглавие с экрана 
320 |a Список литературы: 20 назв 
330 |a Введение. Интенсификация сельскохозяйственной отрасли требует повышения эффективности всех протекающих в этой сфере процессов. В условиях интенсификации возрастает взаимосвязь и взаимообусловленность всех факторов сельскохозяйственного производства, среди которых особое значение имеет человеческий фактор. В статье рассмотрены вопросы применения процессного подхода, экспертной системы, а также нейро-нечёткой модели для решения задачи снижения влияния человеческого фактора для повышения эффективности эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения. Цель работы — снижение влияния человеческого фактора для повышения эффективности эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения. Методы. В работе был применен процессный подход в рамках методологии всеобщего управления качеством, экспертная система, основанная на искусственном интеллекте, включающая методы инженерной психологии и нечеткой логики. Результаты. В результате исследований установлено, что более 50% дорожно-транспортных происшествий (ДТП) прямо или косвенно приходится на человеческий фактор, при этом более 60 % ДТП приходится на водителей, которые обладают высоким уровнем агрессивного и рискового поведения, при этом доля таких водителей составляет около 30% от общего числа. Разработана комплексная процессная модель, программные средства для оценки составляющих риска, связанного с человеческим фактором, а также экспертная система оценки рисков на качественном уровне. Разработанная модель экспертной системы позволяет оценивать риски с погрешностью, не превышающей 15% (по отношению к оценке, проводимой группой экспертов). Заключение. Новизна полученных результатов обусловлена комплексным учетом технических и людских аспектов обеспечения эффективности эксплуатации машин сельскохозяйственного назначения, а также применением современного аппарата, основанного на искусственном интеллекте, что позволяет перестраивать модель под конкретные нужды .  
336 |a Текстовый файл 
461 1 |t Тракторы и сельхозмашины  |c Санкт-Петербург  |n Эко-вектор 
463 1 |t Т. 91, № 5  |v С. 663-672  |d 2024 
610 1 |a электронный ресурс 
610 1 |a труды учёных ТПУ 
610 1 |a машины сельскохозяйственного назначения 
610 1 |a человеческий фактор 
610 1 |a экспертная система 
610 1 |a процессный подход 
610 1 |a нечёткая логика 
701 1 |a Овсянников  |b В. Е.  |g Виктор Евгеньевич 
701 1 |a Губенко  |b А. С.  |g Арсений Сергеевич 
701 1 |a Ильященко  |b Д. П.  |c специалист в области сварочного производства  |c доцент Юргинского технологического института (филиала) Томского политехнического университета, кандидат технических наук  |f 1980-  |g Дмитрий Павлович  |9 11766 
701 1 |a Верхотурова  |b Е. В.  |g Елена Викторовна 
712 0 2 |a Томский политехнический университет  |c 1991-  |7 ca  |8 rus  |4 570  |9 26305 
801 0 |a RU  |b 63413507  |c 20250122 
850 |a 63413507 
856 4 |u https://doi.org/10.17816/0321-4443-629473  |z https://doi.org/10.17816/0321-4443-629473 
942 |c CF