Обзор статьи

Использование современных методов анализа информации для решения задач технической эксплуатации автотранспортных средств

УДК: 

629.11

DOI: 

10.23968/1999-5571-2019-16-1-194-199

Страницы: 

194-199

Аннотация: 

Приведен анализ соответствия применяемых тактик технической эксплуатации транспортных средств современному состоянию автомобильного транспорта. Обоснованы предпосылки перехода на тактику технического обслуживания по фактическому техническому состоянию, основанную на непрерывном контроле технического состояния. Представлены обзор и классификация методов анализа информации, необходимых для реализации данной тактики, указаны источники и степень разработанности методов. Обоснованы направления дальнейших исследований в данной области.

Список цитируемой литературы: 

  1. Техническая эксплуатация автомобилей. 4-е изд., перераб. и доп. / Е. С. Кузнецов, А. П. Болдин, В. М. Власов и др. М.: Наука, 2004
  2. Напольский Г. М. Технологическое проектирование автотранспортных предприятий и станций технического обслуживания. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Транспорт, 1993. 271 с
  3. Verevkin N., Lavrentyev E., Chernyaev I. & Gurin D. (2017). Method of providing safe technical condition of vehicles by technological design of enterprises. Paper presented at the Transportation Research Procedia, 20 665-670. doi:10.1016/j.trpro.2017.01.108
  4. Тахтамышев Х. М. Основы технологического расчета автотранспортных предприятий. М.: Академия, 2011. 352 с
  5. Лукинский В. С. Модели и методы теории логистики. 2-е изд. СПб.: Питер, 2007. 448 с
  6. Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Физматгиз, 1962. 564 с
  7. Мороз С. М. Сервисы ИТС для технической эксплуатации автомобилей // Автомобильная промышленность. 2015. № 9. С. 21-23
  8. Знаемский С. Автопром 2.0. Как IT-индустрия изменит автомобили в 2016 году? // Авторевю. 2016. № 1. С. 2
  9. Шаль А. В. Технологии больших данных в статистике // Учет и статистика. 2017. № 2 (46). [Электронный ресурс] URL: https://cyberleninka.ru/article/n/tehnologii-bolshih-dannyh-v-statistike (дата обращения: 10.12.2018)
  10. Katsuba Yurii, Grigorieva Liudmila. Application of Artificial Neural Networks in Vehicles’ Design Self-Diagnostic Systems for Safety Reasons. Transportation Research Procedia. 2017. Vol. 20. P. 283-287
  11. Корчагин В. А. Организация подсистемы предремонтного диагностирования агрегатов автомобилей при их централизованном ремонте по техническому состоянию: дис. ... канд. техн. наук. Тюмень: ТюмГНГУ, 2014. 149 c
  12. Григорий Пятецкий-Шапиро. Data Mining и перегрузка информацией // Вступительная статья к книге: Анализ данных и процессов / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, И. И. Холод, М. Д. Тесс, С. И. Елизаров. 3-е изд. перераб. и доп. СПб. : БХВ-Петербург, 2009. С. 13
  13. Власов Ю. А. Методология диагностики агрегатов автомобилей электрофизическими методами контроля параметров работающего масла: дис. ... д-ра техн. наук: 05.22.10. Иркутск, 2015. 368 с
  14. Таранов Р. В., Маликов А. В. Прогнозирование энергопотребления при помощи искусственных нейронных сетей с применением технологии cuda // Вестник АГТУ. Сер.: «Управление, вычислительная техника и информатика» 2016. № 3. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/ prognozirovanie-energopotrebleniya-pri-pomoschi-iskusstvennyh-neyronnyh-setey-s-primeneniem-tehnologii-cuda (дата обращения: 12.12.2018)
  15. Воробьев С. А. Методика оценки влияния условий эксплуатации на техническую готовность автотранспортных средств: дис. … канд. техн. наук // СПб.: СПбГАСУ. 2013. 172 с

Авторы: 

Черняев И. О. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет

Граевский И. С. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет

Воронцов И. И. Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет

Другие статьи авторов: 

Выпуск журнала