Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorГорюн, О. О.uk
dc.contributor.authorКоц, І. В.uk
dc.contributor.authorПанкевич, О. Д.uk
dc.contributor.authorПанкевич, В. В.uk
dc.contributor.authorHoriun, Olehen
dc.contributor.authorKots, Ivanen
dc.contributor.authorPankevych, Olhaen
dc.contributor.authorPankevych, Volodymyren
dc.date.accessioned2025-06-24T10:20:34Z
dc.date.available2025-06-24T10:20:34Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationГорюн О. О., Коц, І. В., Панкевич О. Д., Панкевич В. В. Аналіз впливу факторів на надійність устаткування для імпульсного імпрегнування будівельних матеріалів // Сучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. 2024. № 2. С. 94-104.uk
dc.identifier.issn2311-1429
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/46716
dc.description.abstractThe article presents the results of an analytical review of the reliability factors of modern equipment for hydroimpulse impregnation of building materials and products with special impregnation compounds. The object of research is equipment for processing building materials by impregnation. Such installations have found their use in the construction industry and allow to significantly improve the characteristics of building materials. Effective work, which involves ensuring the high-quality reproduction of all technological operations according to the specified parameters, requires the use of specific equipment, which during operation requires timely maintenance, regular repair work and other measures related to maintaining its normal functioning. Forecasting the reliability of the equipment for impulse impregnation of building materials is a necessary element of its design. The authors used fuzzy logic methods to build a model for assessing the reliability of the impregnator. Finetuning the model involves the use of genetic algorithms, which will provide a result depending on the sample. In the course of modeling, the authors set criteria that have a significant impact on the reliability and high-quality operation of the devices, namely: design, installation and operational factors that are characteristic of this equipment. In particular, the influence of design features, quality of installation, conditions of operation and maintenance on the duration of trouble-free operation of the equipment was investigated. The relevance of using the theory of fuzzy linguistic variables to assess the reliability of the equipment for the production of construction products is substantiated. As part of the study, a tree of logical conclusions of hierarchical relationships was built, which allows for a structured assessment of the interdependencies between various factors. Expert knowledge bases were formed and fuzzy logical equations were obtained, which characterize the surface of belonging of variables. The use of fuzzy logic methods makes it possible to monitor automatically and in real time, to determine and diagnose the causes of deviations in the actual characteristics during the operation of the equipment. This makes it possible to more accurately model and predict the reliability of the equipment in conditions of uncertainty, increasing the efficiency of its operation and maintenance, which creates the prerequisites for increasing the efficiency of the operation of the pulse impregnation equipment through more complete use of its resource.en
dc.description.abstractУ 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.uk
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofСучасні технології, матеріали і конструкції в будівництві. № 2 : 94-104.uk
dc.relation.urihttps://stmkvb.vntu.edu.ua/index.php/stmkvb/article/view/921
dc.subjectоцінювання надійностіuk
dc.subjectфактори та критерії надійностіuk
dc.subjectімпрегнування капілярно-пористих тілuk
dc.subjectматематичне моделюванняuk
dc.subjectбудівельні матеріалиuk
dc.subjectустаткування для виготовлення будівельних виробівuk
dc.subjectметоди нечіткої логікиuk
dc.subjectassessment of reliabilityen
dc.subjectreliability factors and criteriaen
dc.subjectimpregnation of capillary-porous bodiesen
dc.subjectmathematical modelingen
dc.subjectbuilding materialsen
dc.subjectequipment for manufacturing construction productsen
dc.subjectmethods of fuzzy logicen
dc.titleАналіз впливу факторів на надійність устаткування для імпульсного імпрегнування будівельних матеріалівuk
dc.title.alternativeAnalysis of the influence of factors on the reliability of equipment for impulse impregnation of building materialsen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc19.87:666.97:691.1
dc.relation.referencesAbdelghafour, 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.en
dc.relation.referencesDjari, 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.en
dc.relation.referencesDui, 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.2023.8.4.032en
dc.relation.referencesFang, 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.en
dc.relation.referencesHoriun, 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.en
dc.relation.referencesJo, Seok-Un, Chae, Hak-Byeong, Park, Heejun, Jang, & Eunsuk. (2023). The Optimal Impregnation Amounts of FlameRetardant for Korean Larch and Japanese Cedar Building Materials. Wood Research, (1), 179–186. doi: 10.20944/preprints202307.1787.v1.en
dc.relation.referencesKots, 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 Ukraineen
dc.relation.referencesKrasheninin, 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.v28i2.283462en
dc.relation.referencesKristić 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.en
dc.relation.referencesMozafari, 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.en
dc.relation.referencesPovhan, 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.en
dc.relation.referencesQiyas, 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.en
dc.relation.referencesRatushnyak, 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.en
dc.relation.referencesRatushnyak, 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.en
dc.relation.referencesRatushnyak, 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.en
dc.relation.referencesRotshtein, 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.en
dc.relation.referencesSharma, 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/s13369-023-07976-6en
dc.relation.referencesShtovba, S. & Pankevich, O. (2011). Application of fuzzy models for the diagnosis of building structures. Bulletin of Vinnytsia Polytechnic Institute, 4, 32-36.en
dc.relation.referencesShved, 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.en
dc.relation.referencesSoe, 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.en
dc.relation.referencesSubach, 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.en
dc.relation.referencesTrykoz, 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.en
dc.relation.referencesUryadnikova, 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: 10.32347/2524-0021.2024.47.47-55en
dc.relation.referencesXu 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.en
dc.relation.referencesXuegang, L. (2015). A Reliability Prediction Method Based on Simulation Analysis. Procedia Engineering, 99, 219–223. doi: 10.1016/j.proeng.2014.12.529.en
dc.relation.referencesZarzuela, 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.2022.130258en
dc.relation.referencesZheng, M., & Yu, J. (2024). Reliability design involving optimization with multiple objectives by means of probabilistic multiobjective optimization. J. Umm Al-Qura Univ. Eng.Archit. doi: 10.1007/s43995-024-00082-0.en
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/2311-1429-2024-2-94-104
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-5678-835X
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0003-0870-6385
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0001-9391-3435
dc.identifier.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-1929-8172


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію