Регистрация / Вход
Прислать материал

Разработка математического, алгоритмического и програмного обеспечения для прогнозирования состояния и оценки рисков эксплуатации многофункционального спортивного комплекса

ФИО: Никита А. Л.

Направление: Информационные технологии

Научный руководитель: к.т.н. Кожаринов Александр Сергеевич

Институт: Институт информационных технологий и автоматизированных систем управления

Кафедра: Кафедра Инженерной кибернетики

Академическая группа: ММ-10-1

В настоящее время во всех областях человеческой деятельности сильно ощущается необходимость в прогнозировании и оценке рисков. В том числе такая задача возникает при эксплуатации различных зданий и сооружений.

В данной работе разрабатывается математическое, алгоритмическое и програмное обеспечение для для прогнозирования состояний и оценки рисков разрушения отдельных типов спортивных зданий. Такие объекты за счет большой посещаемости являются объектами повышенной опасности, ущерб от разрушения которых очень велик.

В качестве объекта исследования в работе выступает Дворец водных видов спорта «Руза». В ключевых местах несущих конструкций данного здания установлены датчики, измеряющие показатели необходимые для оценки его состояния. В результате система датчиков предоставляет семейство временных рядов, значения которых сопоставляются со специальной шкалой критичности.

Разработанное программное обеспечение осуществляет прогнозирование значений временных рядов, полученных с датчиков, посредством применения адаптивного полиномиального метода второго порядка. Также большое внимание в работе уделено подробному анализу современного состояния данного раздела математики, рассмотрены основные методы и условия их применения, приведено обоснование выбора метода, использующегося для прогнозирования. Кроме того работа включает в себя модель рисков для данного спортивного комплекса и средства для наглядного представления результатов.

Рисунок 1 – Функциональная схема разрабатываемого программного обеспечения

Дальнейшие направления работы связаны с повышением точности прогнозирования и совершенствованием модели рисков.