On Selection of Parameters for the Restoration of Large-Sized Equipment
DOI:
https://doi.org/10.52575/2712-746X-2024-51-1-178-188Keywords:
expert system, knowledge base, knowledge representation frame model, decision support, recovery parameters, large-sized equipmentAbstract
The restoration of large-sized equipment is a complex and multifactorial process that requires consideration of many parameters and conditions. The article describes the development of an expert system for selecting recovery parameters for large-sized equipment, which allows determining processing parameters under specified criteria. The ontology of the subject area has been developed: a preliminary analysis has been carried out, a digraph of the subject area has been constructed. The basic concepts of the subject area are defined. The input and output data of the system are set. A software shell has been selected for the development of an expert system with a convenient and ergonomic interface. A list of questions with acceptable answers has been compiled. A knowledge base project has been developed that includes a set of frames and rules. A decision tree has been built for the subject area. An expert system has been developed and tested to select recovery parameters for large-sized equipment. A table of explanations of the conclusions of the expert system has been compiled.
Downloads
References
Авагимова Ю.А. 2019. Экспертная система для составления графиков ремонтов и отключений. М.: LAP Lambert Academic Publishing, 144 с.
Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. 2020. Интеллектуальные информационные системы. М.: Финансы и статистика, 502 с.
Антонов А.А., Быков А.Н., Чернышев С.А. 2021. Обзор существующих способов формирования онтологии предметной области при моделировании. Международный журнал информационных технологий и энергоэффективности. 4(22): 12–17.
Березина А.Ф., Кагарманова А.Б., Муратова А.Р. 2018. Современные информационные технологии в экспертной деятельности. Форум молодых ученых, 9: 59–62.
Бестужева О.В. 2018. Снижение временных затрат на капитальный ремонт мельницы в условиях эксплуатации. Вестник Иркутского государственного технологического университета, 12: 14–20.
Воронов М.В. Пименов В.И., Небаев И.А. 2024. Системы искусственного интеллекта. М.: Издательство Юрайт, 268 с.
Джексон П. 2020. Введение в экспертные системы. Изд.дом «Вильямс», 624 с.
Ездаков А.Л. 2009. Экспертные системы САПР. М.: Форум, 160 с.
Иванов А.Н., Петрова В.А. 2018. Применение экспертных систем в технике. Наука и техника, 3: 45–53.
Иванов П.П. 2019. Экспертные системы в инженерии. СПб.: Лань, 192 с.
Кочаненкова А.А., Винниченко А.С. 2023. Применение современных технологий для решения задач эксперта. Скиф, 1 (77): 374–377.
Кравченко Т.К., Исаев Д.В. 2024. Системы поддержки принятия решений: учебник и практикум для вузов. М.: Издательство Юрайт, 327 с.
Ломакин В.В., Явурик О.В. 2021. Многокритериальный выбор номенклатуры показателей надежности оборудования: Сборник докладов национальной конференции Машины, агрегаты и процессы в строительной индустрии. Белгород: Белгородский государственный технологический университет им. В.Г. Шухова: 65–70.
Пенчук В.А., Сидоров В.А. 2023. Современное развитие технической диагностики машин и оборудования. Ремонт. Восстановление. Модернизация, 5: 15–20.
Понкин И.В. 2023. Онтологии как инструментарий прикладной аналитики. International Journal of Open Information Technologies, 2: 77–84.
Смирнов Е.И., Козлов А.М. 2019. Современные технологии применения экспертных систем в технике. Техническое творчество, 2: 78–86.
Степанов И.С., Серенко А.А. 2019. Разработка экспертных систем на базе онтологий предметных областей: Материалы X Международной научно-технической конференции. Новосибирск: Сибирский государственный университет путей сообщения: 435–438.
Черманов И.Г., Ставец И.П. 2016. Экспертные системы: Искусственный интеллект. СПб.: БХВ-Петербург, 220 с.
Явурик О.В. 2023. Применение системного подхода к прогнозированию надежности робототехнических комплексов. Механическое оборудование металлургических заводов, 1(20): 4–9.
Bondarenko J. A., Bestuzheva O. V., Get'man Y. A. 2019. Methods of Multi-Criterial Optimization of Machining Process. 2019 International Multi-Conference on Industrial Engineering and Modern Technologies, FarEastCon 2019. Vladivostok, Vladivostok: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc: 826-834.
Abstract views: 30
Share
Published
How to Cite
Issue
Section
Copyright (c) 2024 Economics. Information Technologies
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
