Застосування нечіткої нейронної мережі для визначення інформативності факторів впливу на реалізацію зчіпної здатності дороги і шини
Анотації
Задача оцінювання зчіпної здатності дороги і шини є однією з найбільш актуальних в автотехнічній експертизі дорожньо-транспортних пригод (ДТП), оскільки результати її розв’язання безпосередньо впливають на оцінювання ефективності гальмування колісних транспортних засобів (ТЗ), як основного способу попередження виникнення аварійних ситуацій на автомобільному транспорті. У разі наявності таких пошкоджень ТЗ, що унеможливлюють проведення дорожніх випробувань, експерту доводиться використовувати застарілі розрахункові методики. Це сприяє виникненню похибок та збільшує невизначеність даних, на основі яких формуються експертні висновки.
В роботі запропоновано шляхи удосконалення існуючих підходів щодо оцінювання коефіцієнта зчеплення та показників ефективності гальмування ТЗ при автотехнічній експертизі ДТП в умовах наявності композиційної (стохастичної та нечіткої) невизначеності. Аналіз застосування математичних методів в практиці розслідування ДТП показав, що при відсутності можливості використання традиційних математичних методів, які базуються на виявленні точних кількісних взаємозв’язків, для дослідження ДТП в умовах невизначеності доцільно застосовувати наближені методи моделювання, які засновані на нечітких (неперервних) логіках. Здійснено вибір та обґрунтування методу оцінювання зчіпних якостей автомобільних шин при дослідженні ДТП в умовах невизначеності на основі використання результатів дослідження ефективності гальмування транспортних засобів категорії М1 в умовах експлуатації та оцінювання інформативності факторів, які впливають на коефіцієнт зчеплення, засобами Fuzzy Logic Toolbox обчислювального середовища Matlab. В результаті чого встановлено, що удосконалення існуючих підходів щодо оцінювання коефіцієнта зчеплення та показників ефективності гальмування ТЗ при автотехнічній експертизі ДТП в умовах наявності композиційної невизначеності можна досягти за рахунок використання простих ANFIS-моделей, які забезпечують кращі узагальнюючі властивості. The task of assessing the traction of the road and tires is one of the most relevant in the technical examination of road accidents, as the results of its solution directly affect the assessment of the effectiveness of braking of wheeled vehicles, as the main method of preventing road accidents on motor transport. In the presence of such damage to the vehicle, which makes it impossible to conduct road tests, the expert has to use outdated calculation methods. This contributes to errors and increases the uncertainty of the data on which expert opinions are formed.
The paper proposes ways to improve existing approaches to estimating the adhesion factor and indicators of braking efficiency of vehicles in the automotive examination of accidents in the presence of compositional (stochastic and fuzzy) uncertainty. Analysis of the use of mathematical methods in the practice of accident investigation showed that in the absence of the possibility of using traditional mathematical methods based on the detection of accurate quantitative relationships, to study accidents in uncertainty, it is advisable to use approximate modeling methods based on fuzzy (continuous) logics. The results of the study of the braking efficiency of vehicles of category M1 in operating conditions and the results of the evaluation of the informativeness of the factors influencing the adhesion factor, using the Fuzzy Logic Toolbox of the Matlab computing environment were used to the choice and substantiation of the method of estimating the coupling qualities of car tires in the study of road accidents in conditions of uncertainty. As a result, it was found that the improvement of existing approaches to estimating the adhesion factor and efficiency of vehicle braking in autotechnical examination of road accidents in the presence of compositional uncertainty can be achieved through the use of simple ANFIS models that provide better generalizing properties.
URI:
http://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/36168