Тип публикации: статья из журнала
Год издания: 2025
Идентификатор DOI: 10.18287/2223-9537-2025-15-3-449-458
Ключевые слова: digital models, computational experiment, rod systems, intelligent decision support, life cycle, operational safety, цифровые модели, вычислительный эксперимент, стержневые системы, интеллектуальная поддержка решений, жизненный цикл, безопасность эксплуатации
Аннотация: Рассматривается вариант интеллектуальной поддержки жизненного цикла повреждаемых стержневых систем, а именно, информационное обеспечение принятия решений в слабоструктурированных ситуациях на стадии эксплуатации. Эти ситуации характеризуются необходимостью обоснования технических решений в сжатые сроки при отсутствии знаний о напряПоказать полностьюжённом состоянии и остаточной несущей способности повреждённой конструкции. Информационное обеспечение заключается в получении априорных данных о состоянии конструкции в случае разрушения каждого из её структурных элементов и сводится к построению цифровых моделей напряжённого состояния повреждаемой конструкции. Для типовой слабоструктурированной ситуации определено содержание задач принятия решений, каждой из которых поставлены в соответствие вопросы, требующие ответа. Эти вопросы обусловливают требования к содержанию цифровых моделей повреждаемых стержневых систем. Снижение неопределённости в слабоструктурированной ситуации осуществляется путём выполнения последовательности действий «оценка ситуации → анализ содержания задач принятия решений → формулировка вопросов и обоснование требований к цифровым моделям → многовариантное вычислительное моделирование и построение цифровых моделей для информационного обеспечения решений». Построение цифровых моделей предшествует эксплуатации стержневых систем и осуществляется путём многовариантного вычислительного моделирования разрушения структурных элементов и анализа его влияния на напряжённое состояние конструкции. Новизна заключается в том, что для повреждаемых стержневых конструкций установлено однозначное соответствие между задачами принятия решений относительно возможности их безопасной эксплуатации и технологиями имитации разрушения структурных элементов. The article explores an approach to intelligent support for the life cycle of damaged rod systems, focusing on information support for decision-making in poorly structured operational scenarios. Such situations are marked by the need to justify technical solutions within limited timeframes and in the absence of reliable data on the stress state and residual load-bearing capacity of the damaged structure. The proposed information support involves obtaining a priori data on the structural condition under hypothetical failures of individual elements. This is achieved by constructing digital models that represent the stress state of the damaged system. For a typical poorly structured situation, the specific content of the decision-making tasks is identified, with each task linked to a set of key questions that must be answered. These questions in turn define the requirements for the digital models of damaged rod systems. Uncertainty in such weakly structured scenarios is addressed through a stepwise process: “situation assessment → analysis of decision-making content → formulation of key questions and definition of requirements for digital models → multivariate computational modeling and creation of digital models for decision support.” The development of digital models is carried out in advance of system operation and involves computational simulation of the failure of individual structural elements, followed by analysis of their impact on the system's overall stress state. The novelty of the approach lies in establishing a clear correspondence between the tasks of assessing the safe operability of damaged rod structures and the technologies used to simulate the failure of their components.
Журнал: Онтология проектирования
Выпуск журнала: Т. 15, № 3
Номера страниц: 449-458
ISSN журнала: 22239537
Место издания: Самара
Издатель: Самарский национальный исследовательский университет им. акад. С.П. Королева, Самарский федеральный исследовательский центр РАН, ООО "Предприятие "Новая техника"