Таблица 4.2. Сравнение затрат времени данной системы и ручной работы

Готовые расписания используются ежедневно с учетом состояния дел на данном предприятии. При этом каждый раз, когда расписания перераспределяются в соответствии с порядком выхода на работу бригад водителей и отправлений автобусов на линию или предоставляется экстренное обслуживание по заказам, составляются различные документы, отражающие увеличение автобусов на линиях на данный день, их нехватку, опоздание и другие факторы. Автоматизация в этой области также не вызывает проблем. Следовательно, в автобусном предприятии за счет внедрения автоматизированной системы составления расписаний достигнуто значительное сокращение затрат труда.

4.3. ОЦЕНКА НАДЕЖНОСТИ СООРУЖЕНИЙ

4.3.1. ВВЕДЕНИЕ

Среди существующих сооружений немало таких, которые получили повреждения, вызванные различного рода внешними воздействиями (землетрясение, тайфуны и т. п.). В результате возникли проблемы их эксплуатации и надежности. В настоящее время с экономической точки зрения не представляется возможным сломать и восстановить все сооружения с более или менее значительными повреждениями. По-

этому необходимо дать обоснованную оценку: какие сооружения следует отремонтировать, а какие перестроить. Такую оценку легко дать в случае, когда сооружение получило видные невооруженным глазом повреждения. В случае если внешний осмотр ничего не дает, но имеются значительные внутренние повреждения, оценка затруднительна. Чтобы сделать заключение о состоянии таких повреждений, необходимо связать воедино данные о состоянии повреждений, полученные при внешнем осмотре, а также имеющие к этому отношение факторы и другую информацию (причины повреждений, состояние на данный момент, важность сооружения, данные проектирования, окружающая среда и т. п.) и затем оценить надежность сооружения со всех точек зрения.

Если объема данных, которые можно использовать для оценки надежности сооружения, недостаточно, необходимо изучить нечеткие данные с различных позиций и на основе интуиции и опыта сделать заключение о степени и последствиях повреждений. До настоящего времени оценку надежности сооружений были вынуждены поручать специалистам с богатым опытом и интуицией инженера.

Сегодня, когда постоянно возрастает необходимость профилактического ремонта сооружений, число таких специалистов невелико по фавнению с потребностью в них, поэтому возникает ряд проблем, связанных с эксплуатацией сооружений, справиться с которыми специалистам не под силу. Следовательно, желательно иметь систему оценки надежности, с помощью которой даже рядовой инженер мог бы получить результаты такого же уровня, как и специалист.

В настоящее время создано немало экспертных систем для Оценки Степени повреждений сооружений [1-8]. Среди них выделим систему SPERIL, на разработку которой было затрачено около 10 лет, но в которой для обработки нечеткостей различного рода, встречающихся на всех этапах Оценки, используются идеи нечетких множеств в процессе получения выводов [9-11]. В других системах даже косвенно понятие нечеткого множества не используется. Большинство систем основано на идеях, связанных с операциями над факторами достоверности. Разрабатываются также системы, использующие для оценки надежности сооружений нечеткую логику [12]. Ниже кратко описана система оценки надежности сооружений, основанная на передовых идеях, затем

подробно рассматривается нечеткая экспертная система оценки срока службы железобетонных перекрытий мостовых сооружений, разработанная авторами.

4.3.2. СИСТЕМА ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ СООРУЖЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЮЩАЯ ЯЗЫК FRIL

При оценке надежности сооружений важно в какой-либо количественной форме представить неопределенности. Однако неопределенные факторы, которые следует принять к рассмотрению, имеют самую разнообразную природу с точки зрения причин их возникновения, особенностей и т. п. При их комплексной оценке в любом случае мы вынуждены доверять мнению специалистов. Даже если объекты, с которыми имеет дело человек, неопределенны, неясны, возможна их комплексная оценка, позволяющая интерпретировать их сущность и различать их особенности, что восполняет нехватку информации и недоработку моделей.

Для того чтобы, используя подобные способности человека, рассматривать надежность сооружений в более универсальной форме, предложена экспертная система, применяющая язык нечетких выводов FRIL [13]. С целью исключения сложных вычислений в этом языке реализованы идеи нечетких выводов (называемые также приближенными рассуждениями). Нечеткие выводы определяются в самой общей форме, поэтому их можно применять также в медицине, экономике, социологии и в других областях.

Данная экспертная система состоит из базы правил и блока автоматических нечетких выводов. Необходимую информацию каждый раз вводит пользователь. Главной особенностью этой системы является использование в блоке нечетких выводов логики отрицания («модус толленс»). Это следующий вид правила вывода: если для тезиса «Р (предпосылка) Q (заключение)» задано отрицание Q * заключения Q, то в результате получается Р*. В данной системе Р и Q определяются через нечеткие множества с нечеткими значениями истинности.

На простом примере поясним процесс выводов. Пусть в качестве правила задано утверждение: если «S-сооружение спроектировано с учетом правил безопасности», то «NP-co-оружение имеет малую вероятность повреждения при каких-либо граничных условиях» считается wxs = абсолютно

истинным». Здесь S, NP, ts соответствуют предпосылке, заключению и нечеткому значению истинности. При этом если получена информация «сооружение имеет больщую вероятность повреждения», то в качестве результата будет выведено, что «сооружение не безопасно» с «т = (например, истине)».

В прототипной системе [14] для получения заключения об S из многочисленных правил использованы логические соотнощения. В новой системе предусмотрено повыщение эффективности вычислений за счет виртуальных правил. Кроме того, с целью повышения точности вычислений применены два различных метода выводов: вывод, при котором в случае успеха учитывается только увеличение степени достоверности, и вывод, при котором в случае неудачи принимается во внимание только уменьшение степени достоверности.

4.3.3. СИСТЕМА ОЦЕНКИ СРОКА СЛУЖБЫ ЖЕЛЕЗОБЕТОННЫХ ПЕРЕКРЫТИЙ МОСТОВ

Среди существующих мостов немало таких, которые получили какие-либо повреждения, что создает проблемы их эксплуатации и безопасности. Для технического обслуживания мостовых сооружений необходимо оценивать их срок службы. Однако данные, которые можно использовать для такой оценки, не только имеют недостаточный объем, но и в большинстве случаев включают различного рода нечеткости. Поэтому в данной системе использование подобных данных обеспечивает продукционная система (нечеткая продукционная система), в которой к функциям вывода добавлены функции обработки нечетких множеств. Использовано также правило «модус поненс», несколько отличное от принятого в языке FRIL. Благодаря внедрению в продукционную систему системы обработки нечетких множеств [15] получены следующие преимущества:

1) возможны выводы из нечетких данных и знаний;

2) возможно использование естественного языка для записи правил;

3) из п. 2 следует, что легко приобретать знания, поскольку знания, полученные в процессе диалога со специалистом на естественном языке, можно вводить в компьютер в том. же виде;

4) поскольку в систему вносятся нечеткие знания, можно свести до минимума число знаний, необходимых для оценки, и т.п.

Данная система построена на базе 32-разрядной рабочей станции, что позволило создать удобную для применения среду. Ниже приведено краткое описание нечеткой продукционной системы.

Нечеткая продукционная система

Рассмотрим правило «если X есть А, тогда У есть В». В случае выводов в существующих продукционных системах, используя это правило, для данных «X есть А» можно получить вывод «у есть В», но для данных «.X есть А», в которых А немного отличается от А, только с помощью указанного правила получить вывод невозможно. Тем не менее человек даже из данных цХ есть А» способен сделать вывод «У есть В». Механизм выводов, подобный тому, который работает в мозгу человека, можно реализовать с помощью понятия нечеткого множества. Т.е. А можно переписать в виде нечеткого множества @А, данные-в виде «X есть @А», Avi В ъ правиле представить в виде нечетких множеств @А и @5 и делать выводы с помощью правила «если X есть @А, тогда У есть @,В». В результате можно сделать вывод «У есть @Е» (@В-нечеткое множество).

Описание системы оценки срока службы

Для достоверной оценки срока службы данная система выполняет следующие действия:

1) неоднократно в течение длительного времени ведет диалог со специалистом в области управления и технического обслуживания, приобретая у него специфичные знания; в частности, может приобретать эмпирические знания специалиста о причинах повреждения железобетонных перекрытий, о последствиях повреждений;

2) благодаря применению теории нечетких множеств становится возможной обработка нечеткостей, содержащихся в полученных после инспекции данных, и нечеткостей в знаниях, приобретенных у специалиста;

3) при оценке срока службы железобетонных перекрытий особо важным считается запас прочности. Для его оценки

рассматриваются причины повреждений, их размер и последствия.

Оценка срока службы выполняется для каждой панели в соответствии с последовательностью, показанной на рис. 4.6. Прежде всего по данным о повреждениях, полученным в результате осмотра, уточняется их вид. В системе определяются следующие виды повреждений: трещины, повреждения дорожного покрытия, арматуры, бетона и конструкций. Затем исходя из данных проектирования мостового сооружения и об окружающей среде высказываются предположения о причинах повреждений (табл. 4.3). Обычно предлагается несколько причин и для каждой причины рассматриваются наиболее вероятные повреждения, или мода повреждений. Мода состоит только из тех видов повреждений, которые возникают по данной причине. После идентификации моды повреждений по их причинам определяется

Таблица 4.3. Причины повреждений