АНАЛІЗ ПЛИВУ ФАКТОРІВ НА НАДІЙНІСТЬ УСТАТКУВАННЯ ДЛЯ ІМПУЛЬСНОГО ІМПРЕГНУВАННЯ БУДІВЕЛЬНИХ МАТЕРІАЛІВ
DOI:
https://doi.org/10.31649/2311-1429-2024-2-94-104Ключові слова:
оцінювання надійності, фактори та критерії надійності, імпрегнування капілярно-пористих тіл, математичне моделювання, будівельні матеріали, устаткування для виготовлення будівельних виробів, методи нечіткої логікиАнотація
У статті представлені результати проведеного аналітичного огляду факторів надійності сучасного устаткування для гідроімпульсного імпрегнування будівельних матеріалів та виробів спеціальними просочувальними складами. Об’єктом дослідження є обладнання для обробки будівельних матеріалів шляхом імпрегнування. Такі установки знайшли своє використання у будівельній галузі і дозволяють значно покращити характеристики будівельних матеріалів. Ефективна робота, яка передбачає забезпечення якісного відтворення усіх технологічних операцій згідно заданих параметрів, вимагає застосування специфічного обладнання, яке у ході експлуатації потребує своєчасного технічного обслуговування, проведення регламентних ремонтних робіт та інших заходів, пов’язаних із підтримкою його нормального функціонування. Прогнозування надійності устаткування для імпульсного імпрегнування будівельних матеріалів є необхідним елементом його проєктування. Для побудови моделі оцінювання надійності імпрегнатора авторами були використані методи нечіткої логіки. Тонке налаштування моделі передбачає використання апарату генетичних алгоритмів, що забезпечить результат в залежності від вибірки. В ході моделювання авторами було проаналізовано та задано критерії, що мають вагомий вплив на надійність і якісну роботу апаратів, саме: проєктні, монтажні та експлуатаційні фактори, які є характерними для даного обладнання. Зокрема, досліджено вплив конструктивних особливостей, якості монтажу, умов експлуатації та технічного обслуговування на тривалість безаварійної роботи устаткування. Обґрунтовано актуальність використання теорії нечітких лінгвістичних змінних для оцінки надійності роботи устаткування для виготовлення будівельних виробів. В рамках дослідження побудовано дерево логічного висновку ієрархічних зв’язків, що дозволяє структуровано оцінити взаємозалежності між різними факторами. Сформовано експертні бази знань та отримано нечіткі логічні рівняння, які характеризують поверхню належності змінних. Застосування методів нечіткої логіки дає можливість автоматично та в реальному часі проводити моніторинг, визначати і діагностувати причини відхилень у фактичних характеристиках під час роботи обладнання. Це дозволяє більш точно моделювати та прогнозувати надійність устаткування в умовах невизначеності, підвищуючи ефективність його експлуатації та технічного обслуговування, що створює передумови для підвищення ефективності експлуатації обладнання для імпульсного імпрегнування шляхом більш повного використання його ресурсу.
Посилання
Abdelghafour, H., Abderrahim, Z., Rouabhi, R., & Ouagueni, F. (2024). New design of robust controller based on fuzzy 12 linguistic variables for wind power conversion system. PRZEgląd elektrotechniczny. 100. 89-92. doi: 10.15199/48.2024.10.16.
Djari, A. (2023). Influence of the membership functions number of fuzzy logic controller on the performances of dynamic systems, Romanian Journal of Information Technology and Automatic Control, 33(1), 93-106. doi: 10.33436/v33i1y202308.
Dui, H., Dong, X., & Tao, J. (2023). Reliability Evaluation and Prediction Method with Small Samples. International Journal of Mathematical, Engineering and Management Sciences, 8(4), 560-580. doi: 10.33889/IJMEMS.2023.8.4.032.
Fang, X., Wang, X., Feng, L., Zuo J., & Liu, S. (2024). Mission Reliability Modeling and Analysis Methods for Reconfigurable Ship Electronic Information Systems. Applied Sciences, 14(21), 9626. doi: 10.3390/app14219626.
Horiun, O. O. (2024). Hydrophobization of construction products using equipment for cyclic hydrothermal saturation. Modern technologies, materials and structures in construction, 36 (1), 58-63. doi: 10.31649/2311-1429-2024-1-58-63.
Jo, Seok-Un, Chae, Hak-Byeong, Park, Heejun, Jang, & Eunsuk. (2023). The Optimal Impregnation Amounts of Flame-Retardant for Korean Larch and Japanese Cedar Building Materials. Wood Research, (1), 179–186. doi: 10.20944/preprints202307.1787.v1.
Kots, I. V., & Horiun, O. O. (2020). Equipment for cyclic hydrothermal saturation of concrete and reinforced concrete products (Patent of Ukraine No. 140195). Ministry of Economic Development and Trade of Ukraine.
Krasheninin, O., Yakovlev, S., & Golovko, Y. (2023). Evaluation of factors that ensure the reliability of the locomotive system. Information and control systems in railway transport, 28(2), 43-49. doi: 10.18664/ikszt.v28i2.283462.
Kristić M., & Žuškin S. (2024). Quantification of Expert Knowledge in Describing COLREGs Linguistic Variables. Journal of Marine Science and Engineering, 12(6), 849. doi: 10.3390/jmse12060849.
Mozafari, S. (2023). Probabilistic fatigue reliability assessment of the wind turbine's structural components. DTU Wind and Energy Systems, 152. https://doi.org/10.11581/DTU.00000274.
Povhan, I. F. (2020). Сonstruction of logical trees of recognition based on the method of step-by-step selection of elementary signs. Radio electronics, informatics, management, 2, 95–105. doi: 10.15588/1607-3274-2020-2-10.
Qiyas, M., Abdullah, S., & Muneeza (2021). A novel approach of linguistic intuitionistic cubic hesitant variables and their application in decision making. Granul. Comput. 6(1), 691–703. doi: 10.1007/s41066-020-00225-3.
Ratushnyak, G. S. & Pankevich, V. V. (2020). Hierarchical classification of influencing factors on increasing the energy efficiency of the thermal insulation envelope of buildings. Modern technologies, materials and structures in construction, 27(2), 204–209. doi: 10.31649/2311-1429-2019-2-204-209.
Ratushnyak, G. S., Lyaluk, O. G., & Horiun, O. Yu. (2022). Analysis of the influence of factors on the reliability of ensuring the energy efficiency of enclosing structures in connection nodes using linguistic variables. Ventilation, lighting and heat and gas supply, 40, 28–36. doi: 10.32347/2409-2606.2022.40.28-36.
Ratushnyak, H. S., & Pankevich, V.V. (2023). Identification of factors that determine the safety of windows under the action of a blast wave. Modern technologies, materials and structures in construction, 33(2), 42-48. doi: 10.31649/2311-1429-2023-2-42-48.
Rotshtein, A., Pustylnik, L., & Katielnikov, D. (2021). Fuzzy Cognitive Maps in Reliability Modeling. Advancements in Fuzzy Reliability Theory. IGI Global, 1-19. doi: 10.4018/978-1-7998-7564-2.ch001.
Sharma, A.K., Punj, P., Kumar, N., Das, А., & Kumar, A. (2024). Lifetime Prediction of a Hydraulic Pump Using ARIMA Model. Arabian Journal for Science and Engineering, 49(1), 1713–1725. doi: 10.1007/s13369-023-07976-6.
Shtovba, S. & Pankevich, O. (2011). Application of fuzzy models for the diagnosis of building structures. Bulletin of Vinnytsia Polytechnic Institute, 4, 32-36.
Shved, A. V. (2024). Development of the methodology for assessment of membership function values on the basis of group expertise in the Fuzzy Decision Tree Method. Radio electronics, informatics, management, 2, 106. doi: 10.15588/1607-3274-2024-2-11.
Soe, H. M., & Htet, A. (2024). A Comprehensive Review of SCADA-Based Wind Turbine Performance and Reliability Modeling with Machine Learning Approaches. Journal of Technology Innovations and Energy, 3(3), 68–92. doi: 10.56556/jtie.v3i3.1028.
Subach, I., & Mykytiuk, A. (2023). The method of forming associative rules from the siem database - systems based on the theory of Fuzzy Sets and Linguistic Terms. Electronic professional scientific publication "Cybersecurity: education, science, technology", 3(19), 20–33. doi: 10.28925/2663-4023.2023.19.2033.
Trykoz, L., Zinchenko, O.S., Kalinin, O.A., & Nykytynskyi, A.V. (2024). Іmpact the treatment types of recycled concrete aggregates on concrete strength. Ukrainian Journal of Civil Engineering and Architecture, 4(022), 126-133. doi:10.30838/J.BPSACEA.2312.300824.126.1083.
Uryadnikova, I. (2024). Use of logical and graphic methods of risk analysis in water supply systems of thermal power plants. Problems of water supply, drainage and hydraulics, 47, 47–55. doi: 10.32347/2524-0021.2024.47.47-55.
Xu J., Yan Q., Pei Y., Liu Z., Cheng Q., Chu H., & Zhang T. (2024). A Statistical Evaluation Method Based on Fuzzy Failure Data for Multi-State Equipment Reliability. Mathematics, 12(9),1414. doi: 10.3390/math12091414.
Xuegang, L. (2015). A Reliability Prediction Method Based on Simulation Analysis. Procedia Engineering, 99, 219–223. doi: 10.1016/j.proeng.2014.12.529.
Zarzuela, R., Luna, A., Manuel, González Coneo, Jorge, Gemelli, Giada, Andreouli, Dia, Kaloidas, Vasilis, Mosquera, & María. (2023). Multifunctional silane-based superhydrophobic/impregnation treatments for concrete producing C-S-H gel: Validation on mockup specimens from European heritage structures. Construction and Building Materials, 367, 130258. doi: 10.1016/j.conbuildmat.2022.130258.
Zheng, M., & Yu, J. (2024). Reliability design involving optimization with multiple objectives by means of probabilistic multi-objective optimization. J. Umm Al-Qura Univ. Eng.Archit. doi: 10.1007/s43995-024-00082-0.
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 2
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
