Ефективність застосування методів штучного інтелекту та статистичного моделювання для забезпечення якості складних виробів на різних етапах їх життєвого циклу. Механізми інформаційного забезпечення якості та експлуатаційної надійності складних виробів.
Аннотация к работе
Київський національний університет технологій та дизайнуНауковий консультант доктор технічних наук, професор Зенкін Анатолій Семенович, Київський національний університет технологій та дизайну, завідувач кафедри метрології, стандартизації та сертифікації. Захист відбудеться 03.12.2010 року о 12 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д 26.102.01 у Київському національному університеті технологій та дизайну за адресою: 01011, м. З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Київського національного університету технологій та дизайну за адресою: 01011, м. Розроблено метод ідентифікації статистичних законів розподілу випадкових величин для оперативного управління якістю виготовлення типових деталей машинобудування в умовах обмеженого обсягу інформації. Диссертация посвящена решению актуальной научно-прикладной проблемы развития научных основ обеспечения качества сложных изделий в условиях стохастической неопределенности и нечеткой информации с использованием средств оперативного прогнозирования и управления качеством, основанных на теории адаптивности систем искусственного интеллекта и методах стохастического анализа надежности.Подальший розвиток методологічних основ забезпечення якості складних виробів машинобудування, сучасного медичного обладнання, електронних вимірювальних приладів має здійснюватися на основі наукових принципів теорії управління якістю та використання сучасних інформаційних систем підтримки прийняття рішень. У дисертації запропоновано методи вирішення важливої науково-прикладної проблеми забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації на основі використання механізмів оперативного прогнозування якості, які ґрунтуються на теорії адаптивності систем штучного інтелекту та методах стохастичного аналізу надійності. Мета дослідження полягає у розвитку наукових основ забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації з застосуванням адаптивних нейромережних, нечітких та статистичних моделей прогнозування одиничних і комплексних показників якості. запропонувати механізми інформаційного забезпечення якості та експлуатаційної надійності складних виробів в умовах стохастичної невизначеності та нечіткої вхідної інформації на основі визначення взаємозвязків між науковими положеннями теорій нейронних мереж, порядкових статистик, нечітких множин і методології статистичного прогнозування; Наукова новизна одержаних результатів полягає у розвитку наукових основ забезпечення якості та прогнозування експлуатаційної надійності складних виробів на основі сумісного використання принципів теорій нейронних мереж, порядкових статистик, нечіткої логіки, статистичного моделювання в умовах нечіткої вхідної інформації та стохастичної невизначеності.Проведений порівняльний аналіз основних методів прогнозування якості показав, що для вирішення завдань оперативного управління якістю складних виробів найбільші переваги мають методи нейромержного та нечіткого моделювання, які, на відміну від більшості класичних методів, характеризуються властивостями адаптивності, нелінійності, здібності до навчання та самоорганізації. Таким чином, враховуючи зазначене вище, сформульовано науково-прикладну проблему дисертації, яка полягає у забезпеченні якості складних виробів в умовах невизначеності інформації на основі використання механізмів оперативного управління, та визначено коло невирішених теоретичних і практичних завдань, повязаних з методологією забезпечення якості складних виробів в умовах невизначеності інформації на різних етапах їх життєвого циклу. Виходячи з того, що управління якістю складних виробів машинобудування та приладобудування здійснюється в умовах стохастичної невизначеності, в роботі обґрунтовано доцільність спільного застосування теорій порядкових статистик і нейронних мереж для забезпечення якості складних виробів з використанням принципу оперативного управління. Якщо х1, …, xn - статистична вибірка обсягом n з генеральної сукупності характеризується розподілом F(х) та має ентропію, відмінну від нуля, то вибірка впорядкованих величин х(1) ? … ? х(n), тобто порядкових статистик з F(х), має ентропію, яка дорівнює нулю, оскільки впорядкування величин хі повністю ліквідує стохастичну невизначеність і забезпечує отримання додаткового обсягу інформації про параметри якості виробів без зміни обсягу вибірки. Для вирішення завдань ідентифікації параметрів моделей або оцінювання технічного стану складних виробів як обєктів управління в умовах нечіткої невизначеності, що характеризується не ймовірнісними характеристиками, а допустимими інтервалами (множинами) значень застосовувалися методи теорії нечітких множин і нечіткого логічного висновку.