Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПО ТЕХНИЧЕСКОМУ ОБСЛУЖИВАНИЮ КАНАЛА СТВОЛА СТРЕЛКОВОГО ОРУЖИЯ
- Авторы
- Спирягин Валерий Викторович V.V.Spiryagin@yandex.ru, преподаватель, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет), Москва, Россия
Данякин Никита Вячеславович varhbz@mil.ru, канд. техн. наук, преподаватель кафедры "Специальные конструкционные материалы, вооружение и средства РХБ защиты", Военная академия радиационной, химической и биологической защиты имени Маршала Советского Союза С. К. Тимошенко, г. Кострома, Россия
Козлова Марина Александровна kmari2016@mail.ru, канд. техн. наук, доцент, старший преподаватель, Военная академия радиационной, химической и биологической защиты имени маршала Советского Союза С. К. Тимошенко, г. Кострома, Россия
- В разделе
- ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ
- Ключевые слова
- канал ствола / стрелковое оружие / техническое обслуживание / дефект / коррозия / нагар / скол хрома / база знаний / искусственный интеллект / экспертная система / система компьютерного зрения
- Год
- 2024 номер журнала 4 Страницы 9 - 17
- Индекс УДК
- 004.82
- Код EDN
- AANIMG
- Код DOI
- 10.52190/1729-6552_2024_4_9
- Тип статьи
- Научная статья
- Аннотация
- Представлена система компьютерного зрения (СКЗ), с использованием нейронной сети (НС) для идентификации дефектов канала ствола (КС) стрелкового оружия (СО), которая позволяет автоматизировать процесс распознавания и классификации дефектов КС СО и снизить зависимость результатов диагностики от человеческого фактора. В работе предложено использовать алгоритмы машинного обучения и нейросетевую классификацию при анализе повреждений КС СО визуальным методом неразрушающего контроля, что обеспечивает снижение трудоёмкости работ по дефектовке стволов и значительно повышает их эффективность. Рассмотрены возможности построения системы поддержки принятия решения (экспертной системы) для выбора вида технического обслуживания (ТО) КС на основе результатов нейросетевой диагностики. Разработана база знаний на основе продукционной модели выбора вида ТО.
- Полный текст статьи
- Для прочтения полного текста необходимо купить статью
- Список цитируемой литературы
-
Бондаренко В. А., Гессен П. А., Павлова В. А. и др. Алгоритм обнаружения объектов с обучением в реальном времени в процессе сопровождения // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 7. С. 3-16. DOI: 10.24412/2071-6168-2021-7-3-16. EDN QIQYSN.
Kolesnikova S. I., Fomenkova A. A. Dynamic strategies for monitoring quality control at a complex bioengineering facility // Information and Control Systems. 2023. № 2(123). P. 51-60. DOI: 10.31799/1684-8853-2023-2-51-60. EDN WUHAWQ.
Лебедев А. А. Исследование нейросетевых алгоритмов обнаружения объектов на видеоизображениях в медицинских системах прикладного телевидения: дис. … канд. техн. наук: специальность 05.12.04 "Радиотехника, в том числе системы и устройства телевидения". 2022. - 131 с. EDN QBLELK.
Хайков В. Л. Развитие методов инструментального контроля и визуализации состояния каналов стволов артиллерийских орудий // ВЕЖПТ. 2013. № 7(63). С. 52-56.
Казначеева А. А., Захаркина С. В., Власенко О. М., Рыжкова Е. А. Разработка автоматизированной системы обнаружения дефектов на ткани с применением компьютерного зрения // Инженерный вестник Дон. 2021. № 12. - 2 с.
Уотермен Д. Руководство по экспертным системам / Пер. с англ. - М.: Мир. 1989. С. 88-91.
Форсайт Д. А. и др. Компьютерное зрение. Современный подход / Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2004. С. 982.
Бураков М. В. Нейронные сети и нейроконтроллеры: учеб. пособие. - СПб.: ГУАП, 2013. С. 284.
Панков Д. А., Козлова М. А., Житков В. В., Данякин Н. В., Синькова У. К. Программа ручного управления движения зонда с цифровой камерой для проведения неразрушающего контроля канала ствола. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023665693 РФ. Заяв. и правообл. ФКВОУ ВО "Военная академия радиационной, химической и биологической защиты им. маршала Советского Союза С. К. Тимошенко" Министерства обороны Российской Федерации. Заявл. 13.07.2023. Опубл. 19.07.2023.
Селезнев В. И. Сбережение оружия: учеб. пособие. - М.: Воениздат, 2019. С. 79.
Белобородов С. М., Неверов А. В., Трофименко А. А. Актуальные вопросы развития средств обслуживания и ремонта вооружения // Вестник ПНИПУ. Аэрокосмическая техника. 2021. С. 80-84.
Афонин П. В. Гибридная система поиска решений на основе временных продукционных правил // Программные продукты и системы. 2010. № 2. С. 5-8.
- Купить
- 500.00 руб
