ISSN:2500-154Х (online)
ISSN:2227-2917 (print)
12+
Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость
Поиск по сайту

НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ ОРГАНИЗАЦИИ СТРОИТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА

Лапидус А.А. , Макаров А.Н.

2017 / Том 7, номер 1(20) 2017 [ ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ. СТРОИТЕЛЬСТВО ]

Цель. Поднимается проблема развития организации и управления в строительной сфере, связанная с созданием и внедрением в строительное производство программного обеспечения, способного к комплексной оценке и мониторингу, достоверному прогнозированию, а также своевременному регулированию строительных процессов. Настоящая статья посвящена главному этапу решения данной проблемы - созданию адекватной модели исследуемого процесса. Методы. Ввиду неоднозначности, а также качественных характеристик большинства параметров организационных процессов в строительстве авторы используют теорию нечетких множеств для их математической формализации. Также с учетом большой параметрической сложности строительной системы применяются подходы кибернетики для определения связи между входами и выходами модели. Результаты. Создана аналитическая зависимость, на основе которой формируется база правил нечеткой модели, приведен алгоритм ее работы. Обоснована необходимость установления допустимых интервалов изменения параметров модели, которые отвечают условию устойчивого равновесия системы. Задан способ нахождения их границ. Выводы. Определено функционирование нечеткой модели строительного процесса на примере производства кровельных конструкций. Авторы отмечают положительные и отрицательные стороны данной модели, приводят предпосылки для создания искусственной нейронной сети, что будет являться завершающим этапом формализации исследуемого объекта.

Ключевые слова:

организация строительного процесса,нечеткие множества,нечеткая модель,база правил,функция принадлежности,устойчивое равновесие,organization of a building process,fuzzy sets,fuzzy model,base of rules,membership function,stable balance

Библиографический список:

  1. Пешков В.В., Селюгина О.Н. Инновационная деятельность хозяйствующих субъектов: состояние и проблемы // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2014. № 9. С. 225-229.
  2. Lapidus A., Makarov A. Model for the potential manufacture of roof structures for residential multi-storey buildings // Procedia Engineering. 2016. No.153. P. 378-383.
  3. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Модель организационно-технологического потенциала производства кровельных конструкций // Научное обозрение. 2015. № 21. С. 321-325.
  4. Лапидус А.А., Макаров А.Н. Теория нечетких множеств на этапах моделирования организации строительных процессов возведения многоэтажных зданий // Промышленное и гражданское строительство. 2016. № 6. С. 66-71.
  5. Zadeh L.A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning - I // Information Sciences 8. 1975. P. 199-249.
  6. Скиба А.А., Гинзбург А.В. Количественная оценка рисков строительно-инвестиционного проекта // Вестник МГСУ. 2013. № 3. С. 201-206.
  7. Sarfi R.J., Salama M.M.A., Chikhani A.Y. Applications of fuzzy sets theory in power systems planning and operation: a critical review to assist in implementation // Electric Power Systems Research. 1996. No.39. P. 89-101.
  8. Janssen J.A.E.B., Krol M.S., Schielen R.M.J., Hoekstra A.Y., de Kok J.-L. Assessment of uncertainties in expert knowledge, illustrated in fuzzy rule-based models // Ecological Modelling. 2010. No. 221. P. 1245-1251.
  9. Hadipriono F.C., Ross T.J. A rule-based fuzzy logic deduction technique for damage assessment of protective structures // Fuzzy Sets and Systems. 1991. No. 44. P. 459-468.
  10. Ning X. Learning fuzzy rules for similarity assessment incase-based reasoning // Expert Systems with Applications. 2011. No. 38. P. 10780-10786.
  11. Buckley J.J., Hayashi Y. Fuzzy neural networks: A survey. 1994. No. 66. P. 1-13.
  12. Mosleh M., Otadi M., Abbasbandy S. Evaluation of fuzzy regression models by fuzzy neural network // Journal of Computational and Applied Mathematics. 2010. No. 234. P. 825-834.
  13. Alcala R., Cano J.R., Cordon O., Herrera F., Villar P., Zwir I. Linguistic modeling with hierarchical systems of weighted linguistic rules // International Journal of Approximate Reasoning. 2003. No.32. P. 187-215.
  14. Волков А.А., Лебедев В.М. Гомеостат строительного производства // Вестник МГСУ. 2008. № 1. С. 408-411.

Файлы:

Язык

Лицензия Creative Commons
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Количество скачиваний:10291