Все выпуски
Выпуск 4
12.12.2023
RUS
ENG
О некоторых актуальных задачах и направлениях научно-технологического развития АО «НИИАС» июнь-декабрь 2023 г.
Аннотация
В обзоре обобщены вопросы, рассмотренные на заседаниях профильных секций научно-технического совета АО «НИИАС» во втором полугодии 2023 года. Проанализированы существующие проблемы и предложена постановка задач будущих исследований в ключевых направлениях научно-технологического развития института. Основное внимание уделено применению беспилотных технологий и систем технического зрения на железнодорожном транспорте, автоматизации роспуска опасных грузов на сортировочных горках, оборудованных КСАУ СП. Приведены общие сведения о подходах выполнения Плана реализации мероприятий по безопасной разработке программного обеспечения систем ОАО «РЖД» в соответствии с ГОСТ Р 56939-2016 «Защита информации. Разработка безопасного программного обеспечения. Общие требования». Обсуждены научные основы и реализация риск-ориентированного подхода в обосновании безопасности. Обсуждена концепция централизованного репозитория исходного кода АО «НИИАС». Уделено внимание применению мехатронных и робототехнических систем при диагностике подвижного состава и применение широкополосных сетей связи на базе технологии LTE на железнодорожном транспорте в рамках придания стандарту LTE статуса железнодорожной электросвязи. Рассмотрены задачи высокоточного позиционирования в задачах беспилотного управления подвижным составом. Материалы некоторых обсуждений представлены в настоящем обзоре.
Ключевые слова
беспилотные технологии, системы технического зрения, автоматизация роспуска, безопасная разработка программного обеспечения, защита информации, риск-ориентированный подход, безопасность, мехатронные и роботизированные системы диагностики, стандарты железнодорожной электросвязи, высокоточное позиционирование
Список использованной литературы
1. Озеров, А. В. Техническое зрение в современной системе управления движением поездов / А. В. Озеров, А. Л. Охотников // Интеллектуальные транспортные системы: Материалы II Международной научно-практической конференции, Москва, 25 мая 2023 года. – Москва: Российский университет транспорта, 2023. – С. 620-625. – DOI 10.30932/9785002182794-2023-620-625. – EDN JKXFVK.
2. Оценка безопасности и бесперебойности работы системы управления маневровым локомотивом с техническим зрением / И. Б. Шубинский, Е. Н. Розенберг, И. А. Панферов [и др.] // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 30-37. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-30-37. – EDN IMFXZO.
3. Система калибровки для бортовых систем технического зрения / С. В. Кудряшов, П. А. Попов, М. Г. Меткий, К. Г. Фуярчук // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 5. – С. 31-33. – EDN BJDFEX.
4. Распределения вероятностей удельного сопротивления движению отцепов на сортировочных горках / С. А. Бессоненко, А. А. Гунбин, А. А. Климов [и др.] // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. – 2023. – № 1(64). – С. 52-61. – DOI 10.52170/1815- 9265_2023_64_52. – EDN DWANWS.
5. Махутов, Н. А. Стратегические риски в сложной социально-природно-техногенной системе / Н. А. Махутов // Россия в ХХI веке в условиях глобальных вызовов: проблемы управления рисками и обеспечения безопасности социально-экономических и социально-политических систем и природно-техногенных комплексов : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 26–27 апреля 2022 года / Российская академия наук, Международный независимый эколого-политологический университет, Государственный университет управления. Том Выпуск 1. – Москва: Государственный университет управления, 2022. – С. 70-76. – EDN HSRPJP.
6. ГНТП «Безопасность населения и народнохозяйственных объектов с учетом риска возникновения природных и техногенных катастроф»: концепция и итоги работы 1991-1992 гг., гл. редактор Н.А. Махутов. – М.: ВИНИТИ, 1993. – 349 с
7. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и технические аспекты. – М.: МГОФ «Знание», т.т. 1-64, 1998 – 2022.
8. Стратегические риски России: оценка и прогноз. Под ред. Ю.Л. Воробьева. – М.: Деловой экспресс, 2005. – 379 с.
9. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400.
10. Новожилов, Е. О. Нормирование количества отказов сложного объекта с применением мультиномиального распределения / Е. О. Новожилов // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 4-12. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-4-12. – EDN VTIZBA.
11. Бочков, А. В. Определение априорного распределения наработки на отказ уникальных высокоответственных элементов экспертным методом / А. В. Бочков // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 13-23. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-13-23. – EDN SUHLNQ
2. Оценка безопасности и бесперебойности работы системы управления маневровым локомотивом с техническим зрением / И. Б. Шубинский, Е. Н. Розенберг, И. А. Панферов [и др.] // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 30-37. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-30-37. – EDN IMFXZO.
3. Система калибровки для бортовых систем технического зрения / С. В. Кудряшов, П. А. Попов, М. Г. Меткий, К. Г. Фуярчук // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 5. – С. 31-33. – EDN BJDFEX.
4. Распределения вероятностей удельного сопротивления движению отцепов на сортировочных горках / С. А. Бессоненко, А. А. Гунбин, А. А. Климов [и др.] // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. – 2023. – № 1(64). – С. 52-61. – DOI 10.52170/1815- 9265_2023_64_52. – EDN DWANWS.
5. Махутов, Н. А. Стратегические риски в сложной социально-природно-техногенной системе / Н. А. Махутов // Россия в ХХI веке в условиях глобальных вызовов: проблемы управления рисками и обеспечения безопасности социально-экономических и социально-политических систем и природно-техногенных комплексов : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 26–27 апреля 2022 года / Российская академия наук, Международный независимый эколого-политологический университет, Государственный университет управления. Том Выпуск 1. – Москва: Государственный университет управления, 2022. – С. 70-76. – EDN HSRPJP.
6. ГНТП «Безопасность населения и народнохозяйственных объектов с учетом риска возникновения природных и техногенных катастроф»: концепция и итоги работы 1991-1992 гг., гл. редактор Н.А. Махутов. – М.: ВИНИТИ, 1993. – 349 с
7. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и технические аспекты. – М.: МГОФ «Знание», т.т. 1-64, 1998 – 2022.
8. Стратегические риски России: оценка и прогноз. Под ред. Ю.Л. Воробьева. – М.: Деловой экспресс, 2005. – 379 с.
9. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400.
10. Новожилов, Е. О. Нормирование количества отказов сложного объекта с применением мультиномиального распределения / Е. О. Новожилов // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 4-12. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-4-12. – EDN VTIZBA.
11. Бочков, А. В. Определение априорного распределения наработки на отказ уникальных высокоответственных элементов экспертным методом / А. В. Бочков // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 13-23. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-13-23. – EDN SUHLNQ
Some current tasks and directions of scientific and techno- logical development of JSC «NIIAS» June-December 2023
Abstract
The report outlines the topics deliberated upon during meetings held by the specialized sections of the Scientific and Technical Council of JSC NIIAS in the latter half of 2023. The existing challenges have been evaluated, and objectives for future research have been suggested in essential fields of scientific and technological advancement of the institute. The focus is on utilising unmanned technologies and vision systems in railway transport, automating the release of hazardous materials on marshalling humps equipped with KSAU SP. The document covers the approach to implementing the Plan for the Implementation of Measures for the Safe Development of Software for Russian Railways Systems according to GOST R 56939-2016 "Information Security. Secure software development. General Requirements". The discussion encompassed the scientific basis and implementation of a safety justification approach centered on managing risks. Additionally, the idea of establishing a centralised repository for source code at NIIAS JSC was presented. The focus was on the integration of mechatronic and robotic systems in the diagnostics of rolling stock, and the usage of broadband communication networks, based on LTE technology, within the scope of the LTE railway telecommunications status. High-precision positioning issues for unmanned rolling stock control tasks are examined. Some of the discussions are presented in this review.
Keywords
unmanned technologies, vision systems, dissolution automation, secure software development, information security, risk-based approach, security, mechatronic and robotic diagnostic systems, railway telecommunication standards, high-precision positioning
References
1. Озеров, А. В. Техническое зрение в современной системе управления движением поездов / А. В. Озеров, А. Л. Охотников // Интеллектуальные транспортные системы: Материалы II Международной научно-практической конференции, Москва, 25 мая 2023 года. – Москва: Российский университет транспорта, 2023. – С. 620-625. – DOI 10.30932/9785002182794-2023-620-625. – EDN JKXFVK.
2. Оценка безопасности и бесперебойности работы системы управления маневровым локомотивом с техническим зрением / И. Б. Шубинский, Е. Н. Розенберг, И. А. Панферов [и др.] // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 30-37. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-30-37. – EDN IMFXZO.
3. Система калибровки для бортовых систем технического зрения / С. В. Кудряшов, П. А. Попов, М. Г. Меткий, К. Г. Фуярчук // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 5. – С. 31-33. – EDN BJDFEX.
4. Распределения вероятностей удельного сопротивления движению отцепов на сортировочных горках / С. А. Бессоненко, А. А. Гунбин, А. А. Климов [и др.] // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. – 2023. – № 1(64). – С. 52-61. – DOI 10.52170/1815- 9265_2023_64_52. – EDN DWANWS.
5. Махутов, Н. А. Стратегические риски в сложной социально-природно-техногенной системе / Н. А. Махутов // Россия в ХХI веке в условиях глобальных вызовов: проблемы управления рисками и обеспечения безопасности социально-экономических и социально-политических систем и природно-техногенных комплексов : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 26–27 апреля 2022 года / Российская академия наук, Международный независимый эколого-политологический университет, Государственный университет управления. Том Выпуск 1. – Москва: Государственный университет управления, 2022. – С. 70-76. – EDN HSRPJP.
6. ГНТП «Безопасность населения и народнохозяйственных объектов с учетом риска возникновения природных и техногенных катастроф»: концепция и итоги работы 1991-1992 гг., гл. редактор Н.А. Махутов. – М.: ВИНИТИ, 1993. – 349 с
7. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и технические аспекты. – М.: МГОФ «Знание», т.т. 1-64, 1998 – 2022.
8. Стратегические риски России: оценка и прогноз. Под ред. Ю.Л. Воробьева. – М.: Деловой экспресс, 2005. – 379 с.
9. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400.
10. Новожилов, Е. О. Нормирование количества отказов сложного объекта с применением мультиномиального распределения / Е. О. Новожилов // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 4-12. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-4-12. – EDN VTIZBA.
11. Бочков, А. В. Определение априорного распределения наработки на отказ уникальных высокоответственных элементов экспертным методом / А. В. Бочков // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 13-23. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-13-23. – EDN SUHLNQ
2. Оценка безопасности и бесперебойности работы системы управления маневровым локомотивом с техническим зрением / И. Б. Шубинский, Е. Н. Розенберг, И. А. Панферов [и др.] // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 30-37. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-30-37. – EDN IMFXZO.
3. Система калибровки для бортовых систем технического зрения / С. В. Кудряшов, П. А. Попов, М. Г. Меткий, К. Г. Фуярчук // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 5. – С. 31-33. – EDN BJDFEX.
4. Распределения вероятностей удельного сопротивления движению отцепов на сортировочных горках / С. А. Бессоненко, А. А. Гунбин, А. А. Климов [и др.] // Вестник Сибирского государственного университета путей сообщения. – 2023. – № 1(64). – С. 52-61. – DOI 10.52170/1815- 9265_2023_64_52. – EDN DWANWS.
5. Махутов, Н. А. Стратегические риски в сложной социально-природно-техногенной системе / Н. А. Махутов // Россия в ХХI веке в условиях глобальных вызовов: проблемы управления рисками и обеспечения безопасности социально-экономических и социально-политических систем и природно-техногенных комплексов : сборник материалов Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 26–27 апреля 2022 года / Российская академия наук, Международный независимый эколого-политологический университет, Государственный университет управления. Том Выпуск 1. – Москва: Государственный университет управления, 2022. – С. 70-76. – EDN HSRPJP.
6. ГНТП «Безопасность населения и народнохозяйственных объектов с учетом риска возникновения природных и техногенных катастроф»: концепция и итоги работы 1991-1992 гг., гл. редактор Н.А. Махутов. – М.: ВИНИТИ, 1993. – 349 с
7. Безопасность России. Правовые, социально-экономические и технические аспекты. – М.: МГОФ «Знание», т.т. 1-64, 1998 – 2022.
8. Стратегические риски России: оценка и прогноз. Под ред. Ю.Л. Воробьева. – М.: Деловой экспресс, 2005. – 379 с.
9. Стратегия национальной безопасности Российской Федерации. Утверждена Указом Президента Российской Федерации от 02.07.2021 № 400.
10. Новожилов, Е. О. Нормирование количества отказов сложного объекта с применением мультиномиального распределения / Е. О. Новожилов // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 4-12. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-4-12. – EDN VTIZBA.
11. Бочков, А. В. Определение априорного распределения наработки на отказ уникальных высокоответственных элементов экспертным методом / А. В. Бочков // Надежность. – 2023. – Т. 23, № 1. – С. 13-23. – DOI 10.21683/1729-2646-2023-23-1-13-23. – EDN SUHLNQ
Векторы цифровой трансформации железных дорог
Аннотация
Цифровая трансформация железных дорог предусматривает переход к предиктивному
техническому обслуживанию и ремонту объектов железнодорожного транспорта,
а также к адаптивному планированию и управлению всем железнодорожным транспортным
комплексом с применением цифровых методов сбора, обработки и передачи данных.
В статье сделан обзор и проведен анализ ряда ключевых направлений цифровизации
железнодорожного транспорта с описанием основных задач, существующих ограничений
и трендов развития, с учетом опыта Российский железных дорог.
Ключевые слова
транспорт, автоматизация, роботизация, техническое обслуживание и ремонт (ТОиР), предиктивная аналитика, аналитика больших данных, Big Data, Data Science, BIM, IoT, FRMCS, 5G-R
Список использованной литературы
1. Козлов, А.В. Субсидиарные модели для транспортных киберфизических систем // А.В. Козлов // Наука и технологии железных дорог. – 2022. – № 1(22). – С. 17-24.
2. Лёвин, Б.А. Цифровая железная дорога: принципы и технологии / Б.А. Лёвин, В.Я. Цветков // Мир транспорта. – 2018. – № 16(3). – С. 50-61.
3. Озеров, А. В. О некоторых направлениях цифровой трансформации железных дорог / А. В. Озеров, А. М. Сабиров // Современные методы и принципы управления перевозочным процессом на транспорте: Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием, Москва, 17–18 мая 2023 года / Под общей редакцией Г.М. Биленко, И.А. Трушиной. – Москва: Российский университет транспорта, 2023. – С. 247-253.
4. Замышляев, А.М. УРРАН – система управления техническими активами на железнодорожном транспорте // А.М. Замышляев, И.Б. Шубинский, М.А. Бубликова // Труды АО "НИИАС": Сборник статей. Том 1. Выпуск 11. – Москва: Типография АО "Т 8 Издательские Технологии", 2021. – С. 67-82.
5. Шубинский, И.Б. Применение методов машинного обучения для прогнозирования опасных отказов объектов железнодорожного пути // И.Б. Шубинский, А.М. Замышляев, О.Б. Проневич, А.Н. Игнатов, Е.Н. Платонов // Надежность. 2020;20(2):43-53.
6. Кудюкин, В.В. Особенности применения волоконно-оптической сенсорики для систем мониторинга на железнодорожном транспорте / Кудюкин В.В. // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2023. – № 2 (58). – С. 77-83.
7. Кудюкин, В.В. Роботизация как элемент цифровой трансформации / В.В. Кудюкин, Е.А. Дудоров, А.В. Вуколов, К.А. Котова // Железнодорожный транспорт. – 2022. – № 5. – С. 19-23.
8. Kotova, K. Manipulator control system for railroad transport coupling and braking system maintenance /Kotova K., Dudorov E., Kudyukin V. // В сборнике: Proceedings – 2021 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2021. – 2021. – С. 601-605.
9. Кудюкин, В.В. Робототехнический комплекс – компонент цифровой железнодорожной станции / Кудюкин В.В., Тарасов К.А., Чупахин Д.П. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 8. С. 10-14.
10. Андреев, В.Е. Цифровая железнодорожная станция – от концепции к реальному внедрению / Андреев В.Е., Долгий А.И., Кудюкин В.В., Хатламаджиян А.Е., Гришаев C.Ю., Ольгейзер И.А. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 9. С. 2-6.
11. Озеров, А.В. Техническое зрение в составе систем автоматического управления движением поездов / А.В. Озеров, А.С. Маршова // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022): Труды Международной научно-технической конференции, Самара, 18–21 апреля 2022 года. – Самара: Самарский научный центр РАН. – 2022. – С. 201-205.
12. Козлов, А.В. Мобильные субсидиарные системы // А.В. Козлов // Наука и технологии железных дорог. 2019. Т.3. – 4(12). – С.50-56.
13. Розенберг, Е. Н. Центры управления перевозками: эволюция и целевое состояние / Е. Н. Розенберг, А. В. Озеров, Н. О. Бересток // Наука и технологии железных дорог. – 2021. – Т. 5, № 3(19). – С. 9-14.
14. Долгий А.И. Облачные технологии для ответственных систем железнодорожного транспорта / А.И. Долгий, Е.Н. Розенберг, А.В. Озеров // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 11. – С. 20-25.
15. Розенберг, Е.Н. О переходе к предиктивному управлению транспортными системами с использованием Big Data / Е.Н. Розенберг, М.Г. Лысиков, А.В. Озеров, А.М. Ольшанский // Техника железных дорог. – 2018. – № 1 (41). –С. 32-33.
16. Озеров, А.В. Система текущей корректировки графика движения поездов с использованием современных методов обработки данных / А.В. Озеров, Г.М. Биленко // Современные проблемы совершенствования работы железнодорожного транспорта: Межвузовский сборник научных трудов. – Москва: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта». – 2022. – С. 41-46.
17. Озеров, А.В. Предиктивная аналитика с использованием Data Science на железнодорожном транспорте / А.В. Озеров, А.М. Ольшанский, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2020. – № 4(16). – С. 63-76.
18. Павловский, А.А. К концепции внедрения информационного моделирования в железнодорожном транспортном комплексе / А.А. Павловский, А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2022. – № 3(23). – С. 20-31.
19. Гургенидзе, И.Р. Комплекс имитационного моделирования работы железнодорожных станций и участков / Гургенидзе И.Р., Калинин С.В., Халевин Д.Ю., Козловский А.П. // Железнодорожный транспорт. – 2021. – №12. – С. 38-42.
20. Розенберг Е. Н. Цифровая железная дорога – путь в будущее / Е. Н. Розенберг // Железнодорожный транспорт. – 2017. – № 4. – С. 36-41.
21. Озеров, А.В. Железнодорожная радиосвязь нового поколения / А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. –2023. – № 1(25). – С. 17-24.
2. Лёвин, Б.А. Цифровая железная дорога: принципы и технологии / Б.А. Лёвин, В.Я. Цветков // Мир транспорта. – 2018. – № 16(3). – С. 50-61.
3. Озеров, А. В. О некоторых направлениях цифровой трансформации железных дорог / А. В. Озеров, А. М. Сабиров // Современные методы и принципы управления перевозочным процессом на транспорте: Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием, Москва, 17–18 мая 2023 года / Под общей редакцией Г.М. Биленко, И.А. Трушиной. – Москва: Российский университет транспорта, 2023. – С. 247-253.
4. Замышляев, А.М. УРРАН – система управления техническими активами на железнодорожном транспорте // А.М. Замышляев, И.Б. Шубинский, М.А. Бубликова // Труды АО "НИИАС": Сборник статей. Том 1. Выпуск 11. – Москва: Типография АО "Т 8 Издательские Технологии", 2021. – С. 67-82.
5. Шубинский, И.Б. Применение методов машинного обучения для прогнозирования опасных отказов объектов железнодорожного пути // И.Б. Шубинский, А.М. Замышляев, О.Б. Проневич, А.Н. Игнатов, Е.Н. Платонов // Надежность. 2020;20(2):43-53.
6. Кудюкин, В.В. Особенности применения волоконно-оптической сенсорики для систем мониторинга на железнодорожном транспорте / Кудюкин В.В. // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2023. – № 2 (58). – С. 77-83.
7. Кудюкин, В.В. Роботизация как элемент цифровой трансформации / В.В. Кудюкин, Е.А. Дудоров, А.В. Вуколов, К.А. Котова // Железнодорожный транспорт. – 2022. – № 5. – С. 19-23.
8. Kotova, K. Manipulator control system for railroad transport coupling and braking system maintenance /Kotova K., Dudorov E., Kudyukin V. // В сборнике: Proceedings – 2021 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2021. – 2021. – С. 601-605.
9. Кудюкин, В.В. Робототехнический комплекс – компонент цифровой железнодорожной станции / Кудюкин В.В., Тарасов К.А., Чупахин Д.П. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 8. С. 10-14.
10. Андреев, В.Е. Цифровая железнодорожная станция – от концепции к реальному внедрению / Андреев В.Е., Долгий А.И., Кудюкин В.В., Хатламаджиян А.Е., Гришаев C.Ю., Ольгейзер И.А. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 9. С. 2-6.
11. Озеров, А.В. Техническое зрение в составе систем автоматического управления движением поездов / А.В. Озеров, А.С. Маршова // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022): Труды Международной научно-технической конференции, Самара, 18–21 апреля 2022 года. – Самара: Самарский научный центр РАН. – 2022. – С. 201-205.
12. Козлов, А.В. Мобильные субсидиарные системы // А.В. Козлов // Наука и технологии железных дорог. 2019. Т.3. – 4(12). – С.50-56.
13. Розенберг, Е. Н. Центры управления перевозками: эволюция и целевое состояние / Е. Н. Розенберг, А. В. Озеров, Н. О. Бересток // Наука и технологии железных дорог. – 2021. – Т. 5, № 3(19). – С. 9-14.
14. Долгий А.И. Облачные технологии для ответственных систем железнодорожного транспорта / А.И. Долгий, Е.Н. Розенберг, А.В. Озеров // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 11. – С. 20-25.
15. Розенберг, Е.Н. О переходе к предиктивному управлению транспортными системами с использованием Big Data / Е.Н. Розенберг, М.Г. Лысиков, А.В. Озеров, А.М. Ольшанский // Техника железных дорог. – 2018. – № 1 (41). –С. 32-33.
16. Озеров, А.В. Система текущей корректировки графика движения поездов с использованием современных методов обработки данных / А.В. Озеров, Г.М. Биленко // Современные проблемы совершенствования работы железнодорожного транспорта: Межвузовский сборник научных трудов. – Москва: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта». – 2022. – С. 41-46.
17. Озеров, А.В. Предиктивная аналитика с использованием Data Science на железнодорожном транспорте / А.В. Озеров, А.М. Ольшанский, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2020. – № 4(16). – С. 63-76.
18. Павловский, А.А. К концепции внедрения информационного моделирования в железнодорожном транспортном комплексе / А.А. Павловский, А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2022. – № 3(23). – С. 20-31.
19. Гургенидзе, И.Р. Комплекс имитационного моделирования работы железнодорожных станций и участков / Гургенидзе И.Р., Калинин С.В., Халевин Д.Ю., Козловский А.П. // Железнодорожный транспорт. – 2021. – №12. – С. 38-42.
20. Розенберг Е. Н. Цифровая железная дорога – путь в будущее / Е. Н. Розенберг // Железнодорожный транспорт. – 2017. – № 4. – С. 36-41.
21. Озеров, А.В. Железнодорожная радиосвязь нового поколения / А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. –2023. – № 1(25). – С. 17-24.
Vectors of digital transformation of railway transport
Abstract
The digital transformation of railways provides for a transition to predictive maintenance of railway assets, as well as adaptive planning and management of the entire railway system with the application of digital tools for collecting, processing and transmitting data. The article provides an overview and analysis of some key areas of railway digitalization while specifying some tasks, existing limitations and trends, with the experience of Russian railways as well taken into account.
Keywords
transport, automation, robotics, maintenance and repair, predictive analytics, Big Data analytics, Big Data, Data Science, BIM, IoT, FRMCS, 5G-R
References
1. Козлов, А.В. Субсидиарные модели для транспортных киберфизических систем // А.В. Козлов // Наука и технологии железных дорог. – 2022. – № 1(22). – С. 17-24.
2. Лёвин, Б.А. Цифровая железная дорога: принципы и технологии / Б.А. Лёвин, В.Я. Цветков // Мир транспорта. – 2018. – № 16(3). – С. 50-61.
3. Озеров, А. В. О некоторых направлениях цифровой трансформации железных дорог / А. В. Озеров, А. М. Сабиров // Современные методы и принципы управления перевозочным процессом на транспорте: Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием, Москва, 17–18 мая 2023 года / Под общей редакцией Г.М. Биленко, И.А. Трушиной. – Москва: Российский университет транспорта, 2023. – С. 247-253.
4. Замышляев, А.М. УРРАН – система управления техническими активами на железнодорожном транспорте // А.М. Замышляев, И.Б. Шубинский, М.А. Бубликова // Труды АО "НИИАС": Сборник статей. Том 1. Выпуск 11. – Москва: Типография АО "Т 8 Издательские Технологии", 2021. – С. 67-82.
5. Шубинский, И.Б. Применение методов машинного обучения для прогнозирования опасных отказов объектов железнодорожного пути // И.Б. Шубинский, А.М. Замышляев, О.Б. Проневич, А.Н. Игнатов, Е.Н. Платонов // Надежность. 2020;20(2):43-53.
6. Кудюкин, В.В. Особенности применения волоконно-оптической сенсорики для систем мониторинга на железнодорожном транспорте / Кудюкин В.В. // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2023. – № 2 (58). – С. 77-83.
7. Кудюкин, В.В. Роботизация как элемент цифровой трансформации / В.В. Кудюкин, Е.А. Дудоров, А.В. Вуколов, К.А. Котова // Железнодорожный транспорт. – 2022. – № 5. – С. 19-23.
8. Kotova, K. Manipulator control system for railroad transport coupling and braking system maintenance /Kotova K., Dudorov E., Kudyukin V. // В сборнике: Proceedings – 2021 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2021. – 2021. – С. 601-605.
9. Кудюкин, В.В. Робототехнический комплекс – компонент цифровой железнодорожной станции / Кудюкин В.В., Тарасов К.А., Чупахин Д.П. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 8. С. 10-14.
10. Андреев, В.Е. Цифровая железнодорожная станция – от концепции к реальному внедрению / Андреев В.Е., Долгий А.И., Кудюкин В.В., Хатламаджиян А.Е., Гришаев C.Ю., Ольгейзер И.А. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 9. С. 2-6.
11. Озеров, А.В. Техническое зрение в составе систем автоматического управления движением поездов / А.В. Озеров, А.С. Маршова // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022): Труды Международной научно-технической конференции, Самара, 18–21 апреля 2022 года. – Самара: Самарский научный центр РАН. – 2022. – С. 201-205.
12. Козлов, А.В. Мобильные субсидиарные системы // А.В. Козлов // Наука и технологии железных дорог. 2019. Т.3. – 4(12). – С.50-56.
13. Розенберг, Е. Н. Центры управления перевозками: эволюция и целевое состояние / Е. Н. Розенберг, А. В. Озеров, Н. О. Бересток // Наука и технологии железных дорог. – 2021. – Т. 5, № 3(19). – С. 9-14.
14. Долгий А.И. Облачные технологии для ответственных систем железнодорожного транспорта / А.И. Долгий, Е.Н. Розенберг, А.В. Озеров // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 11. – С. 20-25.
15. Розенберг, Е.Н. О переходе к предиктивному управлению транспортными системами с использованием Big Data / Е.Н. Розенберг, М.Г. Лысиков, А.В. Озеров, А.М. Ольшанский // Техника железных дорог. – 2018. – № 1 (41). –С. 32-33.
16. Озеров, А.В. Система текущей корректировки графика движения поездов с использованием современных методов обработки данных / А.В. Озеров, Г.М. Биленко // Современные проблемы совершенствования работы железнодорожного транспорта: Межвузовский сборник научных трудов. – Москва: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта». – 2022. – С. 41-46.
17. Озеров, А.В. Предиктивная аналитика с использованием Data Science на железнодорожном транспорте / А.В. Озеров, А.М. Ольшанский, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2020. – № 4(16). – С. 63-76.
18. Павловский, А.А. К концепции внедрения информационного моделирования в железнодорожном транспортном комплексе / А.А. Павловский, А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2022. – № 3(23). – С. 20-31.
19. Гургенидзе, И.Р. Комплекс имитационного моделирования работы железнодорожных станций и участков / Гургенидзе И.Р., Калинин С.В., Халевин Д.Ю., Козловский А.П. // Железнодорожный транспорт. – 2021. – №12. – С. 38-42.
20. Розенберг Е. Н. Цифровая железная дорога – путь в будущее / Е. Н. Розенберг // Железнодорожный транспорт. – 2017. – № 4. – С. 36-41.
21. Озеров, А.В. Железнодорожная радиосвязь нового поколения / А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. –2023. – № 1(25). – С. 17-24.
2. Лёвин, Б.А. Цифровая железная дорога: принципы и технологии / Б.А. Лёвин, В.Я. Цветков // Мир транспорта. – 2018. – № 16(3). – С. 50-61.
3. Озеров, А. В. О некоторых направлениях цифровой трансформации железных дорог / А. В. Озеров, А. М. Сабиров // Современные методы и принципы управления перевозочным процессом на транспорте: Сборник трудов научно-практической конференции с международным участием, Москва, 17–18 мая 2023 года / Под общей редакцией Г.М. Биленко, И.А. Трушиной. – Москва: Российский университет транспорта, 2023. – С. 247-253.
4. Замышляев, А.М. УРРАН – система управления техническими активами на железнодорожном транспорте // А.М. Замышляев, И.Б. Шубинский, М.А. Бубликова // Труды АО "НИИАС": Сборник статей. Том 1. Выпуск 11. – Москва: Типография АО "Т 8 Издательские Технологии", 2021. – С. 67-82.
5. Шубинский, И.Б. Применение методов машинного обучения для прогнозирования опасных отказов объектов железнодорожного пути // И.Б. Шубинский, А.М. Замышляев, О.Б. Проневич, А.Н. Игнатов, Е.Н. Платонов // Надежность. 2020;20(2):43-53.
6. Кудюкин, В.В. Особенности применения волоконно-оптической сенсорики для систем мониторинга на железнодорожном транспорте / Кудюкин В.В. // Вестник Уральского государственного университета путей сообщения. 2023. – № 2 (58). – С. 77-83.
7. Кудюкин, В.В. Роботизация как элемент цифровой трансформации / В.В. Кудюкин, Е.А. Дудоров, А.В. Вуколов, К.А. Котова // Железнодорожный транспорт. – 2022. – № 5. – С. 19-23.
8. Kotova, K. Manipulator control system for railroad transport coupling and braking system maintenance /Kotova K., Dudorov E., Kudyukin V. // В сборнике: Proceedings – 2021 International Russian Automation Conference, RusAutoCon 2021. – 2021. – С. 601-605.
9. Кудюкин, В.В. Робототехнический комплекс – компонент цифровой железнодорожной станции / Кудюкин В.В., Тарасов К.А., Чупахин Д.П. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 8. С. 10-14.
10. Андреев, В.Е. Цифровая железнодорожная станция – от концепции к реальному внедрению / Андреев В.Е., Долгий А.И., Кудюкин В.В., Хатламаджиян А.Е., Гришаев C.Ю., Ольгейзер И.А. // Автоматика, связь, информатика. 2023. № 9. С. 2-6.
11. Озеров, А.В. Техническое зрение в составе систем автоматического управления движением поездов / А.В. Озеров, А.С. Маршова // Перспективные информационные технологии (ПИТ 2022): Труды Международной научно-технической конференции, Самара, 18–21 апреля 2022 года. – Самара: Самарский научный центр РАН. – 2022. – С. 201-205.
12. Козлов, А.В. Мобильные субсидиарные системы // А.В. Козлов // Наука и технологии железных дорог. 2019. Т.3. – 4(12). – С.50-56.
13. Розенберг, Е. Н. Центры управления перевозками: эволюция и целевое состояние / Е. Н. Розенберг, А. В. Озеров, Н. О. Бересток // Наука и технологии железных дорог. – 2021. – Т. 5, № 3(19). – С. 9-14.
14. Долгий А.И. Облачные технологии для ответственных систем железнодорожного транспорта / А.И. Долгий, Е.Н. Розенберг, А.В. Озеров // Железнодорожный транспорт. – 2023. – № 11. – С. 20-25.
15. Розенберг, Е.Н. О переходе к предиктивному управлению транспортными системами с использованием Big Data / Е.Н. Розенберг, М.Г. Лысиков, А.В. Озеров, А.М. Ольшанский // Техника железных дорог. – 2018. – № 1 (41). –С. 32-33.
16. Озеров, А.В. Система текущей корректировки графика движения поездов с использованием современных методов обработки данных / А.В. Озеров, Г.М. Биленко // Современные проблемы совершенствования работы железнодорожного транспорта: Межвузовский сборник научных трудов. – Москва: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Российский университет транспорта». – 2022. – С. 41-46.
17. Озеров, А.В. Предиктивная аналитика с использованием Data Science на железнодорожном транспорте / А.В. Озеров, А.М. Ольшанский, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2020. – № 4(16). – С. 63-76.
18. Павловский, А.А. К концепции внедрения информационного моделирования в железнодорожном транспортном комплексе / А.А. Павловский, А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. – 2022. – № 3(23). – С. 20-31.
19. Гургенидзе, И.Р. Комплекс имитационного моделирования работы железнодорожных станций и участков / Гургенидзе И.Р., Калинин С.В., Халевин Д.Ю., Козловский А.П. // Железнодорожный транспорт. – 2021. – №12. – С. 38-42.
20. Розенберг Е. Н. Цифровая железная дорога – путь в будущее / Е. Н. Розенберг // Железнодорожный транспорт. – 2017. – № 4. – С. 36-41.
21. Озеров, А.В. Железнодорожная радиосвязь нового поколения / А.В. Озеров, А.П. Куроптева // Наука и технологии железных дорог. –2023. – № 1(25). – С. 17-24.
Человеко-центрическое функциональное управление на транспорте
Аннотация
Исследуется человеко-центрическое функциональное управление, раскрывается
содержание понятия, показана связь этого управления с техническим сетецентрическим
управлением. Человеко-центрическое управление использует разные модели: модель
когнитивного поля, модель информационного поля и модель «функционального
пространства состояний». Пространство функциональных состояний обеспечивает
полное представление состояний, которые системы или модели могут занимать.
Пространства функциональных состояний обеспечивают также представление
процессов и информационных взаимодействий. Это представление соответствует
топологической модели, в которой вершины обозначают состояние, а дуги обозначают
процессы. Предложенный подход решает три задачи: описание состояния системы;
семантическое управление информации; описание поведения системы или объекта
в терминах функционального пространства состояния.
Ключевые слова
транспорт, человеко-центрическое функциональное управление, модель коллективного разума, интеллектуальная система управления, семантическое управление
Список использованной литературы
1. Кудж С. А. Принципы сетецентрического управления в информационной экономике //Economic Consultant. – 2013. – №. 4. – С. 30-33.
2. Сурма И. В. и др. Сетецентрическое управление»: современная парадигма развития систем управления в вооруженных силах ведущих держав мира //Национальная безопасность. – 2014. – №. 2. – С. 31.
3. Bashlykova A. A. et al. An approach to ensuring interoperability in network-centric control systems //Journal of Radio Electronics. – 2020. – №. 6. – С. 15.
4. Samad T., Bay J. S., Godbole D. Network-centric systems for military operations in urban terrain: The role of UAVs //Proceedings of the IEEE. – 2007. – Т. 95. – №. 1. – С. 92-107.
5. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой- М.: Макс ПРЕСС, 2010. -136 с.
6. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. – №6. – С.40-43.
7. Tsvetkov V. Ya. Framework of Correlative Analysis // European researcher.2012. № 6-1 (23). С. 839-844.
8. Замышляев А.М. Информационное управление в транспортной сфере // Наука и технологии железных дорог. – 2017. Т.1. – 4(4). – С.11-24.
9. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Основы теории информации – М.: МАКС Пресс, 2007. – 356 с.
10. Williams A. E. The Cognitive Blockchain: A Theoretical Approach Towards Removing the Barriers to Blockchain Scalability and Deployment. Preprint / Version 1. 22-05-16.
11. Рогов И.Е. Управление в информационном поле // Славянский форум. 2021, 4(34). С.97-113
12. Williams A. E. Selecting Between Semantic Modeling of Intelligence and Semantic Modeling of Systems. – 2022.
13. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
14. Болбаков Р. Г. Метамоделирование при извлечении знаний // Славянский форум. 2021, 4(34). С.7-17
15. Alam, O., Kienzle, J., 2012. Designing with inheritance and composition, in: Proceedings of the 3rd International Workshop on Variability & Composition, ACM, New York, NY, USA. pp. 19-24. URL: http://doi.acm.org/10.1145/2161996.2162002, doi:10.1145/2161996.
16. Цветков В.Я. Семиотический подход к построению моделей данных в автоматизированных информационных системах // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. – №5. – С. 142-145.
17. Цветков В.Я. Использование оппозиционных переменных для анализа качества образовательных услуг // Современные наукоёмкие технологии. – 2008. – №1. – С.62-64.
18. Awodey, S., 2018. A cubical model of homotopy type theory. Annals of Pure and Applied Logic 169, 1270-1294.
19. Раев В.К. Алгоритмическое управление // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 36-40.
20. Козлов А.В., Титов Е.К. Области применимости несеквенциальных алгоритмов // ИТ – Стандарт. 2021. 4(29). С.45-50.
21. Ozhereleva T. А. Systematics for information units // European Researcher. 2014, № 11/1 (86), pp. 1894-1900.
22. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
23. Номоконов И. Б. Визуальная информативность // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 3 (13). – С.66-72.
24. Battell, C., Felty, A., 2016. The logic of hereditary harrop formulas as a specification logic for hybrid, in: Proceedings of the Eleventh Workshop on Logical Frameworks and Meta-Languages: Theory and Practice, ACM, New York, NY, USA. pp. 3:1-3:10.
25. Номоконова О. Ю. Виды информационных соответствий // Славянский форум. -2018. – 2(20). – С.44-49.
26. Cousineau, G., Mauny, M., 1998. The Functional Approach to Programming. Cambridge University Press. doi:10.1017/ CBO9781139173018.
27. Ernst, E., 2013. Inheritance versus parameterization, in: Proceedings of the 5th Workshop on MechAnisms for SPEcialization, Generaliza¬tion and inHerltance, ACM, New York, NY, USA. pp. 26-29.
28. Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., Kosikov, S.V., 2019. A computational model for supporting access policies to semantic web, in: Sam-sonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 145-154.
29. Keller, C., Altenkirch, T., 2010. Hereditary substitutions for simple types, formalized, in: Proceedings of the Third ACM SIGPLAN Workshop on Mathematically Structured Functional Programming, ACM, New York, NY, USA. pp. 3-10.
30. Kosikov, S., Wolfengagen, V., Ismailova, L., Slieptsov, I., 2018. Means for parameterization of exemplar queries. Procedia Computer Science 145, 282 – 287. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918323457.
31. Kosikov, S.V., Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., 2019. Network modeling environment for supporting families of displaced concepts, in: Samsonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 187-196.
2. Сурма И. В. и др. Сетецентрическое управление»: современная парадигма развития систем управления в вооруженных силах ведущих держав мира //Национальная безопасность. – 2014. – №. 2. – С. 31.
3. Bashlykova A. A. et al. An approach to ensuring interoperability in network-centric control systems //Journal of Radio Electronics. – 2020. – №. 6. – С. 15.
4. Samad T., Bay J. S., Godbole D. Network-centric systems for military operations in urban terrain: The role of UAVs //Proceedings of the IEEE. – 2007. – Т. 95. – №. 1. – С. 92-107.
5. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой- М.: Макс ПРЕСС, 2010. -136 с.
6. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. – №6. – С.40-43.
7. Tsvetkov V. Ya. Framework of Correlative Analysis // European researcher.2012. № 6-1 (23). С. 839-844.
8. Замышляев А.М. Информационное управление в транспортной сфере // Наука и технологии железных дорог. – 2017. Т.1. – 4(4). – С.11-24.
9. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Основы теории информации – М.: МАКС Пресс, 2007. – 356 с.
10. Williams A. E. The Cognitive Blockchain: A Theoretical Approach Towards Removing the Barriers to Blockchain Scalability and Deployment. Preprint / Version 1. 22-05-16.
11. Рогов И.Е. Управление в информационном поле // Славянский форум. 2021, 4(34). С.97-113
12. Williams A. E. Selecting Between Semantic Modeling of Intelligence and Semantic Modeling of Systems. – 2022.
13. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
14. Болбаков Р. Г. Метамоделирование при извлечении знаний // Славянский форум. 2021, 4(34). С.7-17
15. Alam, O., Kienzle, J., 2012. Designing with inheritance and composition, in: Proceedings of the 3rd International Workshop on Variability & Composition, ACM, New York, NY, USA. pp. 19-24. URL: http://doi.acm.org/10.1145/2161996.2162002, doi:10.1145/2161996.
16. Цветков В.Я. Семиотический подход к построению моделей данных в автоматизированных информационных системах // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. – №5. – С. 142-145.
17. Цветков В.Я. Использование оппозиционных переменных для анализа качества образовательных услуг // Современные наукоёмкие технологии. – 2008. – №1. – С.62-64.
18. Awodey, S., 2018. A cubical model of homotopy type theory. Annals of Pure and Applied Logic 169, 1270-1294.
19. Раев В.К. Алгоритмическое управление // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 36-40.
20. Козлов А.В., Титов Е.К. Области применимости несеквенциальных алгоритмов // ИТ – Стандарт. 2021. 4(29). С.45-50.
21. Ozhereleva T. А. Systematics for information units // European Researcher. 2014, № 11/1 (86), pp. 1894-1900.
22. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
23. Номоконов И. Б. Визуальная информативность // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 3 (13). – С.66-72.
24. Battell, C., Felty, A., 2016. The logic of hereditary harrop formulas as a specification logic for hybrid, in: Proceedings of the Eleventh Workshop on Logical Frameworks and Meta-Languages: Theory and Practice, ACM, New York, NY, USA. pp. 3:1-3:10.
25. Номоконова О. Ю. Виды информационных соответствий // Славянский форум. -2018. – 2(20). – С.44-49.
26. Cousineau, G., Mauny, M., 1998. The Functional Approach to Programming. Cambridge University Press. doi:10.1017/ CBO9781139173018.
27. Ernst, E., 2013. Inheritance versus parameterization, in: Proceedings of the 5th Workshop on MechAnisms for SPEcialization, Generaliza¬tion and inHerltance, ACM, New York, NY, USA. pp. 26-29.
28. Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., Kosikov, S.V., 2019. A computational model for supporting access policies to semantic web, in: Sam-sonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 145-154.
29. Keller, C., Altenkirch, T., 2010. Hereditary substitutions for simple types, formalized, in: Proceedings of the Third ACM SIGPLAN Workshop on Mathematically Structured Functional Programming, ACM, New York, NY, USA. pp. 3-10.
30. Kosikov, S., Wolfengagen, V., Ismailova, L., Slieptsov, I., 2018. Means for parameterization of exemplar queries. Procedia Computer Science 145, 282 – 287. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918323457.
31. Kosikov, S.V., Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., 2019. Network modeling environment for supporting families of displaced concepts, in: Samsonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 187-196.
Human-centric functional management in transport
Abstract
Human-centric functional management is explored, the content of the concept is revealed, and the connection of this management with technical network-centric management is shown. Human-centric management uses different models: the cognitive field model, the information field model and the “functional state space” model. Functional state space provides a complete representation of the states that systems or models can occupy. Functional state spaces also provide a representation of processes and information interactions. This representation corresponds to a topological model in which vertices represent states and arcs represent processes. The proposed approach solves three problems: describing the state of the system; semantic information management; description of the behavior of a system or object in terms of a functional state space.
Keywords
transport, human-centric functional control, collective intelligence model, intelligent control system, semantic control
References
1. Кудж С. А. Принципы сетецентрического управления в информационной экономике //Economic Consultant. – 2013. – №. 4. – С. 30-33.
2. Сурма И. В. и др. Сетецентрическое управление»: современная парадигма развития систем управления в вооруженных силах ведущих держав мира //Национальная безопасность. – 2014. – №. 2. – С. 31.
3. Bashlykova A. A. et al. An approach to ensuring interoperability in network-centric control systems //Journal of Radio Electronics. – 2020. – №. 6. – С. 15.
4. Samad T., Bay J. S., Godbole D. Network-centric systems for military operations in urban terrain: The role of UAVs //Proceedings of the IEEE. – 2007. – Т. 95. – №. 1. – С. 92-107.
5. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой- М.: Макс ПРЕСС, 2010. -136 с.
6. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. – №6. – С.40-43.
7. Tsvetkov V. Ya. Framework of Correlative Analysis // European researcher.2012. № 6-1 (23). С. 839-844.
8. Замышляев А.М. Информационное управление в транспортной сфере // Наука и технологии железных дорог. – 2017. Т.1. – 4(4). – С.11-24.
9. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Основы теории информации – М.: МАКС Пресс, 2007. – 356 с.
10. Williams A. E. The Cognitive Blockchain: A Theoretical Approach Towards Removing the Barriers to Blockchain Scalability and Deployment. Preprint / Version 1. 22-05-16.
11. Рогов И.Е. Управление в информационном поле // Славянский форум. 2021, 4(34). С.97-113
12. Williams A. E. Selecting Between Semantic Modeling of Intelligence and Semantic Modeling of Systems. – 2022.
13. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
14. Болбаков Р. Г. Метамоделирование при извлечении знаний // Славянский форум. 2021, 4(34). С.7-17
15. Alam, O., Kienzle, J., 2012. Designing with inheritance and composition, in: Proceedings of the 3rd International Workshop on Variability & Composition, ACM, New York, NY, USA. pp. 19-24. URL: http://doi.acm.org/10.1145/2161996.2162002, doi:10.1145/2161996.
16. Цветков В.Я. Семиотический подход к построению моделей данных в автоматизированных информационных системах // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. – №5. – С. 142-145.
17. Цветков В.Я. Использование оппозиционных переменных для анализа качества образовательных услуг // Современные наукоёмкие технологии. – 2008. – №1. – С.62-64.
18. Awodey, S., 2018. A cubical model of homotopy type theory. Annals of Pure and Applied Logic 169, 1270-1294.
19. Раев В.К. Алгоритмическое управление // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 36-40.
20. Козлов А.В., Титов Е.К. Области применимости несеквенциальных алгоритмов // ИТ – Стандарт. 2021. 4(29). С.45-50.
21. Ozhereleva T. А. Systematics for information units // European Researcher. 2014, № 11/1 (86), pp. 1894-1900.
22. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
23. Номоконов И. Б. Визуальная информативность // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 3 (13). – С.66-72.
24. Battell, C., Felty, A., 2016. The logic of hereditary harrop formulas as a specification logic for hybrid, in: Proceedings of the Eleventh Workshop on Logical Frameworks and Meta-Languages: Theory and Practice, ACM, New York, NY, USA. pp. 3:1-3:10.
25. Номоконова О. Ю. Виды информационных соответствий // Славянский форум. -2018. – 2(20). – С.44-49.
26. Cousineau, G., Mauny, M., 1998. The Functional Approach to Programming. Cambridge University Press. doi:10.1017/ CBO9781139173018.
27. Ernst, E., 2013. Inheritance versus parameterization, in: Proceedings of the 5th Workshop on MechAnisms for SPEcialization, Generaliza¬tion and inHerltance, ACM, New York, NY, USA. pp. 26-29.
28. Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., Kosikov, S.V., 2019. A computational model for supporting access policies to semantic web, in: Sam-sonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 145-154.
29. Keller, C., Altenkirch, T., 2010. Hereditary substitutions for simple types, formalized, in: Proceedings of the Third ACM SIGPLAN Workshop on Mathematically Structured Functional Programming, ACM, New York, NY, USA. pp. 3-10.
30. Kosikov, S., Wolfengagen, V., Ismailova, L., Slieptsov, I., 2018. Means for parameterization of exemplar queries. Procedia Computer Science 145, 282 – 287. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918323457.
31. Kosikov, S.V., Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., 2019. Network modeling environment for supporting families of displaced concepts, in: Samsonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 187-196.
2. Сурма И. В. и др. Сетецентрическое управление»: современная парадигма развития систем управления в вооруженных силах ведущих держав мира //Национальная безопасность. – 2014. – №. 2. – С. 31.
3. Bashlykova A. A. et al. An approach to ensuring interoperability in network-centric control systems //Journal of Radio Electronics. – 2020. – №. 6. – С. 15.
4. Samad T., Bay J. S., Godbole D. Network-centric systems for military operations in urban terrain: The role of UAVs //Proceedings of the IEEE. – 2007. – Т. 95. – №. 1. – С. 92-107.
5. Тихонов А.Н., Иванников А.Д., Соловьёв И.В., Цветков В.Я., Кудж С.А. Концепция сетецентрического управления сложной организационно-технической системой- М.: Макс ПРЕСС, 2010. -136 с.
6. Цветков В.Я. Применение принципа субсидиарности в информационной экономике // Финансовый бизнес. -2012. – №6. – С.40-43.
7. Tsvetkov V. Ya. Framework of Correlative Analysis // European researcher.2012. № 6-1 (23). С. 839-844.
8. Замышляев А.М. Информационное управление в транспортной сфере // Наука и технологии железных дорог. – 2017. Т.1. – 4(4). – С.11-24.
9. Иванников А.Д., Тихонов А.Н., Цветков В. Я. Основы теории информации – М.: МАКС Пресс, 2007. – 356 с.
10. Williams A. E. The Cognitive Blockchain: A Theoretical Approach Towards Removing the Barriers to Blockchain Scalability and Deployment. Preprint / Version 1. 22-05-16.
11. Рогов И.Е. Управление в информационном поле // Славянский форум. 2021, 4(34). С.97-113
12. Williams A. E. Selecting Between Semantic Modeling of Intelligence and Semantic Modeling of Systems. – 2022.
13. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
14. Болбаков Р. Г. Метамоделирование при извлечении знаний // Славянский форум. 2021, 4(34). С.7-17
15. Alam, O., Kienzle, J., 2012. Designing with inheritance and composition, in: Proceedings of the 3rd International Workshop on Variability & Composition, ACM, New York, NY, USA. pp. 19-24. URL: http://doi.acm.org/10.1145/2161996.2162002, doi:10.1145/2161996.
16. Цветков В.Я. Семиотический подход к построению моделей данных в автоматизированных информационных системах // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2000. – №5. – С. 142-145.
17. Цветков В.Я. Использование оппозиционных переменных для анализа качества образовательных услуг // Современные наукоёмкие технологии. – 2008. – №1. – С.62-64.
18. Awodey, S., 2018. A cubical model of homotopy type theory. Annals of Pure and Applied Logic 169, 1270-1294.
19. Раев В.К. Алгоритмическое управление // Образовательные ресурсы и технологии. – 2017. – № 1 (18). – С. 36-40.
20. Козлов А.В., Титов Е.К. Области применимости несеквенциальных алгоритмов // ИТ – Стандарт. 2021. 4(29). С.45-50.
21. Ozhereleva T. А. Systematics for information units // European Researcher. 2014, № 11/1 (86), pp. 1894-1900.
22. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
23. Номоконов И. Б. Визуальная информативность // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 3 (13). – С.66-72.
24. Battell, C., Felty, A., 2016. The logic of hereditary harrop formulas as a specification logic for hybrid, in: Proceedings of the Eleventh Workshop on Logical Frameworks and Meta-Languages: Theory and Practice, ACM, New York, NY, USA. pp. 3:1-3:10.
25. Номоконова О. Ю. Виды информационных соответствий // Славянский форум. -2018. – 2(20). – С.44-49.
26. Cousineau, G., Mauny, M., 1998. The Functional Approach to Programming. Cambridge University Press. doi:10.1017/ CBO9781139173018.
27. Ernst, E., 2013. Inheritance versus parameterization, in: Proceedings of the 5th Workshop on MechAnisms for SPEcialization, Generaliza¬tion and inHerltance, ACM, New York, NY, USA. pp. 26-29.
28. Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., Kosikov, S.V., 2019. A computational model for supporting access policies to semantic web, in: Sam-sonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 145-154.
29. Keller, C., Altenkirch, T., 2010. Hereditary substitutions for simple types, formalized, in: Proceedings of the Third ACM SIGPLAN Workshop on Mathematically Structured Functional Programming, ACM, New York, NY, USA. pp. 3-10.
30. Kosikov, S., Wolfengagen, V., Ismailova, L., Slieptsov, I., 2018. Means for parameterization of exemplar queries. Procedia Computer Science 145, 282 – 287. URL: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918323457.
31. Kosikov, S.V., Ismailova, L.Y., Wolfengagen, V.E., 2019. Network modeling environment for supporting families of displaced concepts, in: Samsonovich, A.V. (Ed.), Biologically Inspired Cognitive Architectures 2018, Springer International Publishing, Cham. pp. 187-196.
Лазерное сканирование при мониторинге объектов транспортной инфраструктуры
Аннотация
В статье исследуется лазерное сканирование, которое применяют при мониторинге
объектов транспортной инфраструктуры. Описано применение данного метода.
Он применяется если объекты инфраструктуры имеют культурное значение или сложные
формы, исключающие контактное нанесение марок для мониторинга. Лазерный
мониторинг рассматривается как один из видов геомониторинга. Описаны основные
функции мониторинга объектов транспортной инфраструктуры. раскрывается
содержание технологической схемы геомониторинга. Показано место лазерного
сканирования в этой схеме. Статья вводит термин «лазерный мониторинг», Показаны
преимущества и недостатки лазерного мониторинга. В отличие от геодезического,
лазерный мониторинг является массовым. Статья раскрывает принципы и содержание
лазерных измерений. Рассмотрены импульсный метод измерений и фазовый метод
измерений дистанции. Приведена схема и раскрыто содержание технология работ
при лазерных измерениях.
Ключевые слова
транспорт, транспортная инфраструктура, лазерный мониторинг, лазерное сканирование, геомониторинг
Список использованной литературы
1. Елсуков П. Ю. Развитие геомониторинга// Славянский форум. -2020. – 4(30). - С.55-65.
2. Knoll I. A., Sharapov A. A., Solovieva T. A. Methods of geomonitoring of technogenic objects to determine fast-flowing deformation processes using robotics //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2020. – Т. 1661. – №. 1. – С. 012115.
3. Raffl L., Holst C. Including virtual target points from laser scanning into the point-wise rigorous deformation analysis at geo-monitoring applications //5th Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM 2022). – Editorial Universitat Politècnica de València, 2023. – С.291-297.
4. Tosti F. et al. Integration of remote sensing and ground-based non-destructive methods in transport infrastructure monitoring: advances, challenges and perspectives //2021 IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS). – IEEE, 2021. – С. 1-7.
5. Tosti F. et al. Transport infrastructure monitoring by data fusion of GPR and SAR imagery information //Transportation Research Procedia. – 2020. – Т. 45. – С.771-778.
6. Бучкин В. А. Геоинформационное поле и геоинформационное пространство // Славянский форум. 2022, 4(38). С.466-476.
7. Кудж С.А. Цветков В.Я. Развитие социальной кибернетики // Славянский форум. -2020. – 3(29). -С.96-106.
8. Scott B. Cybernetics for the social sciences //Brill Research Perspectives in Sociocybernetics and Complexity. – 2021. – Т. 1. – №. 2. – С. 1-128.
9. Roussel J. R. et al. lidR: An R package for analysis of Airborne Laser Scanning (ALS) data //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112061.
10. Calders K. et al. Terrestrial laser scanning in forest ecology: Expanding the horizon //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112102.
11. Shan J., Toth C. K. (ed.). Topographic laser ranging and scanning: principles and processing. – CRC press, 2018.
12. Gura D. et al. A complex for monitoring transport infrastructure facilities based on video surveillance cameras and laser scanners //Transportation Research Procedia. – 2021. – Т. 54. – С. 775-782.
2. Knoll I. A., Sharapov A. A., Solovieva T. A. Methods of geomonitoring of technogenic objects to determine fast-flowing deformation processes using robotics //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2020. – Т. 1661. – №. 1. – С. 012115.
3. Raffl L., Holst C. Including virtual target points from laser scanning into the point-wise rigorous deformation analysis at geo-monitoring applications //5th Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM 2022). – Editorial Universitat Politècnica de València, 2023. – С.291-297.
4. Tosti F. et al. Integration of remote sensing and ground-based non-destructive methods in transport infrastructure monitoring: advances, challenges and perspectives //2021 IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS). – IEEE, 2021. – С. 1-7.
5. Tosti F. et al. Transport infrastructure monitoring by data fusion of GPR and SAR imagery information //Transportation Research Procedia. – 2020. – Т. 45. – С.771-778.
6. Бучкин В. А. Геоинформационное поле и геоинформационное пространство // Славянский форум. 2022, 4(38). С.466-476.
7. Кудж С.А. Цветков В.Я. Развитие социальной кибернетики // Славянский форум. -2020. – 3(29). -С.96-106.
8. Scott B. Cybernetics for the social sciences //Brill Research Perspectives in Sociocybernetics and Complexity. – 2021. – Т. 1. – №. 2. – С. 1-128.
9. Roussel J. R. et al. lidR: An R package for analysis of Airborne Laser Scanning (ALS) data //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112061.
10. Calders K. et al. Terrestrial laser scanning in forest ecology: Expanding the horizon //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112102.
11. Shan J., Toth C. K. (ed.). Topographic laser ranging and scanning: principles and processing. – CRC press, 2018.
12. Gura D. et al. A complex for monitoring transport infrastructure facilities based on video surveillance cameras and laser scanners //Transportation Research Procedia. – 2021. – Т. 54. – С. 775-782.
Laser scanning for monitoring transport infrastructure facilities
Abstract
The article examines laser scanning, which is used in monitoring transport infrastructure facilities. The application of this method is described. It is used if infrastructure objects have cultural significance or complex shapes that preclude contact application of marks for monitoring. Laser monitoring is considered as one of the types of geomonitoring. The main functions of monitoring transport infrastructure facilities are described. The content of the geomonitoring technological scheme is revealed. The location of laser scanning in this diagram is shown. The article introduces the term “laser monitoring”. The advantages and disadvantages of laser monitoring are shown. Unlike geodetic laser monitoring, it is widespread. The article reveals the principles and content of laser measurements. The pulse method of measurements and the phase method of distance measurements are considered. A diagram is given and the content of the technology for working with laser measurements is disclosed.
Keywords
transport, transport infrastructure, laser monitoring, laser scanning, geomonitoring
References
1. Елсуков П. Ю. Развитие геомониторинга// Славянский форум. -2020. – 4(30). - С.55-65.
2. Knoll I. A., Sharapov A. A., Solovieva T. A. Methods of geomonitoring of technogenic objects to determine fast-flowing deformation processes using robotics //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2020. – Т. 1661. – №. 1. – С. 012115.
3. Raffl L., Holst C. Including virtual target points from laser scanning into the point-wise rigorous deformation analysis at geo-monitoring applications //5th Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM 2022). – Editorial Universitat Politècnica de València, 2023. – С.291-297.
4. Tosti F. et al. Integration of remote sensing and ground-based non-destructive methods in transport infrastructure monitoring: advances, challenges and perspectives //2021 IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS). – IEEE, 2021. – С. 1-7.
5. Tosti F. et al. Transport infrastructure monitoring by data fusion of GPR and SAR imagery information //Transportation Research Procedia. – 2020. – Т. 45. – С.771-778.
6. Бучкин В. А. Геоинформационное поле и геоинформационное пространство // Славянский форум. 2022, 4(38). С.466-476.
7. Кудж С.А. Цветков В.Я. Развитие социальной кибернетики // Славянский форум. -2020. – 3(29). -С.96-106.
8. Scott B. Cybernetics for the social sciences //Brill Research Perspectives in Sociocybernetics and Complexity. – 2021. – Т. 1. – №. 2. – С. 1-128.
9. Roussel J. R. et al. lidR: An R package for analysis of Airborne Laser Scanning (ALS) data //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112061.
10. Calders K. et al. Terrestrial laser scanning in forest ecology: Expanding the horizon //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112102.
11. Shan J., Toth C. K. (ed.). Topographic laser ranging and scanning: principles and processing. – CRC press, 2018.
12. Gura D. et al. A complex for monitoring transport infrastructure facilities based on video surveillance cameras and laser scanners //Transportation Research Procedia. – 2021. – Т. 54. – С. 775-782.
2. Knoll I. A., Sharapov A. A., Solovieva T. A. Methods of geomonitoring of technogenic objects to determine fast-flowing deformation processes using robotics //Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2020. – Т. 1661. – №. 1. – С. 012115.
3. Raffl L., Holst C. Including virtual target points from laser scanning into the point-wise rigorous deformation analysis at geo-monitoring applications //5th Joint International Symposium on Deformation Monitoring (JISDM 2022). – Editorial Universitat Politècnica de València, 2023. – С.291-297.
4. Tosti F. et al. Integration of remote sensing and ground-based non-destructive methods in transport infrastructure monitoring: advances, challenges and perspectives //2021 IEEE Asia-Pacific Conference on Geoscience, Electronics and Remote Sensing Technology (AGERS). – IEEE, 2021. – С. 1-7.
5. Tosti F. et al. Transport infrastructure monitoring by data fusion of GPR and SAR imagery information //Transportation Research Procedia. – 2020. – Т. 45. – С.771-778.
6. Бучкин В. А. Геоинформационное поле и геоинформационное пространство // Славянский форум. 2022, 4(38). С.466-476.
7. Кудж С.А. Цветков В.Я. Развитие социальной кибернетики // Славянский форум. -2020. – 3(29). -С.96-106.
8. Scott B. Cybernetics for the social sciences //Brill Research Perspectives in Sociocybernetics and Complexity. – 2021. – Т. 1. – №. 2. – С. 1-128.
9. Roussel J. R. et al. lidR: An R package for analysis of Airborne Laser Scanning (ALS) data //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112061.
10. Calders K. et al. Terrestrial laser scanning in forest ecology: Expanding the horizon //Remote Sensing of Environment. – 2020. – Т. 251. – С. 112102.
11. Shan J., Toth C. K. (ed.). Topographic laser ranging and scanning: principles and processing. – CRC press, 2018.
12. Gura D. et al. A complex for monitoring transport infrastructure facilities based on video surveillance cameras and laser scanners //Transportation Research Procedia. – 2021. – Т. 54. – С. 775-782.
Темпоральные модели в интервальном движении
Аннотация
Цель работы - исследование темпорального подхода для случаев интервального
движения. Раскрывается содержание темпоральных меток. Дана краткая систематика
темпоральных моделей. Статья вводит ряд понятий ситуационный интервальный
анализ, темпоральная импликация, точечное и интервальное движение, интервальная
функция. Отмечена условность оптимизации на ограниченных выборках. Показано,
что на дискретных ограниченных выборках оптимальное решение заменяется
на рациональное или целесообразное решение. Рассмотрены прямоугольные
и треугольные модели перевозок. Рассмотрены сплошные и разреженные ситуации
перевозок. Описано множество интервалов, на котором производят дискретную
оптимизацию. Отмечено связанность реальных ситуаций на основе предложенных
простых моделей.
Ключевые слова
интервальное движение, треугольные модели, временные метки, темпоральные модели, ситуационный интервальный анализ, временные интервалы, рациональное решение
Список использованной литературы
1. Haghighi I. et al. Control from signal temporal logic specifications with smooth cumulative quantitative semantics //2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). – IEEE, 2019. – С. 4361-4366.
2. Camacho A., McIlraith S. A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
3. Lindemann L., Dimarogonas D. V. Robust control for signal temporal logic specifications using discrete average space robustness //Automatica. – 2019. – Т. 101. – С. 377-387.
4. Bellini P., Mattolini R., Nesi P. Temporal logics for real-time system specification //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2000. – Т. 32. – №. 1. – С. 12-42.
5. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. Т. 16. № 2 (75). – С. 138-145.
6. Kim, Joseph, Muise, Christian, Shah, Ankit Jayesh, Agarwal, Shubham and Shah, Julie A. 2019. "Bayesian Inference of Linear Temporal Logic Specifications for Contrastive Explanations." IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019-August.
7. Camacho A., McIlraith S.A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
8. Тарихазер С.А. Селевые процессы в Азербайджане и метеорологические факторы их формирования (на примере Большого Кавказа) //Устойчивое развитие горных территорий. – 2019. – Т. 11. – №. 1. – С. 44-54.
9. Козлов А.В., Матчин В.Т. Методы и алгоритмы управления группами подвижных объектов // Наука и технологии железных дорог. 2020. Т.4.– 3(15). – С.15-28.
10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Романов И.А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. – 2013. – №4. – С.43-50.
11. Бахарева Н.А. Информация в многоцелевом управлении // Славянский форум. -2020. – 4(30). -С. 7-15.
12. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Многоцелевое управление на железнодорожном транспорте // Наука и технологии железных дорог. 2021. Т. 5. №1 (17). – С.3-10.
13. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. -2011. – №4. – С.38-40.
14. Еремеев А.П., Ковалев С.М. Темпоральные и нечетко-темпоральные модели в интеллектуальных системах управления перевозочными процессами.// ВЕСТНИК РГУПС. 2011, № 3. С.74- 82.
15. Яркин Е.К., Романенко В. Е., Мохов В. А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
16. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 5. – С.41-43.
17. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. -2009. – №4. – С. 52.
18. Ознамец В. В. Геоинформационный мониторинг транспорта // Славянский форум. -2018. – 4 (22). – С.39-45.
19. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №5. – С.151 -155.
20. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
21. ПроскуринД.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
22. Котиков П. Е. Варианты построения темпоральных баз данных в геоинформационных системах //Научный аспект. – 2014. – №. 4. – С. 118-120.
23. Гончарко О.Ю. Темпоральная импликация и временные модальности // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2012. Вып. 1. С.21-26.
24. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
25. Рогов И.Е. Дискретная оптимизация и информационное моделирование // Славянский форум. 2022, 4(38). С. 57-66.
26. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с. ISBN 978-620-0-53325-8.
27. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
28. Яркин Е.К., Романенко В.Е., Мохов В.А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
29. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
2. Camacho A., McIlraith S. A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
3. Lindemann L., Dimarogonas D. V. Robust control for signal temporal logic specifications using discrete average space robustness //Automatica. – 2019. – Т. 101. – С. 377-387.
4. Bellini P., Mattolini R., Nesi P. Temporal logics for real-time system specification //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2000. – Т. 32. – №. 1. – С. 12-42.
5. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. Т. 16. № 2 (75). – С. 138-145.
6. Kim, Joseph, Muise, Christian, Shah, Ankit Jayesh, Agarwal, Shubham and Shah, Julie A. 2019. "Bayesian Inference of Linear Temporal Logic Specifications for Contrastive Explanations." IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019-August.
7. Camacho A., McIlraith S.A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
8. Тарихазер С.А. Селевые процессы в Азербайджане и метеорологические факторы их формирования (на примере Большого Кавказа) //Устойчивое развитие горных территорий. – 2019. – Т. 11. – №. 1. – С. 44-54.
9. Козлов А.В., Матчин В.Т. Методы и алгоритмы управления группами подвижных объектов // Наука и технологии железных дорог. 2020. Т.4.– 3(15). – С.15-28.
10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Романов И.А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. – 2013. – №4. – С.43-50.
11. Бахарева Н.А. Информация в многоцелевом управлении // Славянский форум. -2020. – 4(30). -С. 7-15.
12. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Многоцелевое управление на железнодорожном транспорте // Наука и технологии железных дорог. 2021. Т. 5. №1 (17). – С.3-10.
13. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. -2011. – №4. – С.38-40.
14. Еремеев А.П., Ковалев С.М. Темпоральные и нечетко-темпоральные модели в интеллектуальных системах управления перевозочными процессами.// ВЕСТНИК РГУПС. 2011, № 3. С.74- 82.
15. Яркин Е.К., Романенко В. Е., Мохов В. А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
16. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 5. – С.41-43.
17. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. -2009. – №4. – С. 52.
18. Ознамец В. В. Геоинформационный мониторинг транспорта // Славянский форум. -2018. – 4 (22). – С.39-45.
19. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №5. – С.151 -155.
20. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
21. ПроскуринД.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
22. Котиков П. Е. Варианты построения темпоральных баз данных в геоинформационных системах //Научный аспект. – 2014. – №. 4. – С. 118-120.
23. Гончарко О.Ю. Темпоральная импликация и временные модальности // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2012. Вып. 1. С.21-26.
24. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
25. Рогов И.Е. Дискретная оптимизация и информационное моделирование // Славянский форум. 2022, 4(38). С. 57-66.
26. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с. ISBN 978-620-0-53325-8.
27. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
28. Яркин Е.К., Романенко В.Е., Мохов В.А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
29. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
Temporal approach for solving logistics problems
Abstract
The article explores the temporal approach applicable to solving logistics problems. Temporal
models, temporal relations, temporal marks are considered. The article introduces the concept
of “temporal analysis”. A taxonomy of temporal models is given. Temporal analysis combines
temporal logic and temporal modeling. Temporal cause-and-effect analysis is described as a
development of temporal analysis. The content of the concept of temporary uncertainty is
revealed. The connection between temporal models and situational models is shown. The
features of the use of temporal methods in transport management are described. The features
of the use of temporal models in the field of transport are described. The article provides
an analysis of time intervals. The concept of local time interval and interval boundaries is
introduced. The features of obtaining and using timestamps are described. A formalized
description of temporal models is given. The connection of temporal intervals with situations
and states of the object is shown. The article gives a formal description of near and distant
intervals. Three temporal models of movement are given. The article reveals the content of
temporal cause-and-effect analysis. The reasons for its appearance are shown. Methods for
reducing temporal uncertainty are described.
Keywords
temporal approach, temporal models, time stamps, temporal cause-and-effect analysis, temporal relations, time intervals
References
1. Haghighi I. et al. Control from signal temporal logic specifications with smooth cumulative quantitative semantics //2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC). – IEEE, 2019. – С. 4361-4366.
2. Camacho A., McIlraith S. A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
3. Lindemann L., Dimarogonas D. V. Robust control for signal temporal logic specifications using discrete average space robustness //Automatica. – 2019. – Т. 101. – С. 377-387.
4. Bellini P., Mattolini R., Nesi P. Temporal logics for real-time system specification //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2000. – Т. 32. – №. 1. – С. 12-42.
5. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. Т. 16. № 2 (75). – С. 138-145.
6. Kim, Joseph, Muise, Christian, Shah, Ankit Jayesh, Agarwal, Shubham and Shah, Julie A. 2019. "Bayesian Inference of Linear Temporal Logic Specifications for Contrastive Explanations." IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019-August.
7. Camacho A., McIlraith S.A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
8. Тарихазер С.А. Селевые процессы в Азербайджане и метеорологические факторы их формирования (на примере Большого Кавказа) //Устойчивое развитие горных территорий. – 2019. – Т. 11. – №. 1. – С. 44-54.
9. Козлов А.В., Матчин В.Т. Методы и алгоритмы управления группами подвижных объектов // Наука и технологии железных дорог. 2020. Т.4.– 3(15). – С.15-28.
10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Романов И.А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. – 2013. – №4. – С.43-50.
11. Бахарева Н.А. Информация в многоцелевом управлении // Славянский форум. -2020. – 4(30). -С. 7-15.
12. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Многоцелевое управление на железнодорожном транспорте // Наука и технологии железных дорог. 2021. Т. 5. №1 (17). – С.3-10.
13. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. -2011. – №4. – С.38-40.
14. Еремеев А.П., Ковалев С.М. Темпоральные и нечетко-темпоральные модели в интеллектуальных системах управления перевозочными процессами.// ВЕСТНИК РГУПС. 2011, № 3. С.74- 82.
15. Яркин Е.К., Романенко В. Е., Мохов В. А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
16. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 5. – С.41-43.
17. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. -2009. – №4. – С. 52.
18. Ознамец В. В. Геоинформационный мониторинг транспорта // Славянский форум. -2018. – 4 (22). – С.39-45.
19. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №5. – С.151 -155.
20. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
21. ПроскуринД.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
22. Котиков П. Е. Варианты построения темпоральных баз данных в геоинформационных системах //Научный аспект. – 2014. – №. 4. – С. 118-120.
23. Гончарко О.Ю. Темпоральная импликация и временные модальности // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2012. Вып. 1. С.21-26.
24. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
25. Рогов И.Е. Дискретная оптимизация и информационное моделирование // Славянский форум. 2022, 4(38). С. 57-66.
26. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с. ISBN 978-620-0-53325-8.
27. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
28. Яркин Е.К., Романенко В.Е., Мохов В.А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
29. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
2. Camacho A., McIlraith S. A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
3. Lindemann L., Dimarogonas D. V. Robust control for signal temporal logic specifications using discrete average space robustness //Automatica. – 2019. – Т. 101. – С. 377-387.
4. Bellini P., Mattolini R., Nesi P. Temporal logics for real-time system specification //ACM Computing Surveys (CSUR). – 2000. – Т. 32. – №. 1. – С. 12-42.
5. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Киберфизические системы в управлении транспортом // Мир транспорта. – 2018. Т. 16. № 2 (75). – С. 138-145.
6. Kim, Joseph, Muise, Christian, Shah, Ankit Jayesh, Agarwal, Shubham and Shah, Julie A. 2019. "Bayesian Inference of Linear Temporal Logic Specifications for Contrastive Explanations." IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence, 2019-August.
7. Camacho A., McIlraith S.A. Learning interpretable models expressed in linear temporal logic //Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling. – 2019. – Т. 29. – С. 621-630.
8. Тарихазер С.А. Селевые процессы в Азербайджане и метеорологические факторы их формирования (на примере Большого Кавказа) //Устойчивое развитие горных территорий. – 2019. – Т. 11. – №. 1. – С. 44-54.
9. Козлов А.В., Матчин В.Т. Методы и алгоритмы управления группами подвижных объектов // Наука и технологии железных дорог. 2020. Т.4.– 3(15). – С.15-28.
10. Розенберг И.Н., Цветков В.Я., Романов И.А. Управление железной дорогой на основе спутниковых технологий // Государственный советник. – 2013. – №4. – С.43-50.
11. Бахарева Н.А. Информация в многоцелевом управлении // Славянский форум. -2020. – 4(30). -С. 7-15.
12. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Многоцелевое управление на железнодорожном транспорте // Наука и технологии железных дорог. 2021. Т. 5. №1 (17). – С.3-10.
13. Цветков В.Я. Интеллектуализация транспортной логистики // Железнодорожный транспорт. -2011. – №4. – С.38-40.
14. Еремеев А.П., Ковалев С.М. Темпоральные и нечетко-темпоральные модели в интеллектуальных системах управления перевозочными процессами.// ВЕСТНИК РГУПС. 2011, № 3. С.74- 82.
15. Яркин Е.К., Романенко В. Е., Мохов В. А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
16. Савиных В.П., Цветков В.Я. Развитие методов искусственного интеллекта в геоинформатике // Транспорт Российской Федерации. – 2010. – № 5. – С.41-43.
17. Цветков В.Я., Кужелев П.Д. Железная дорога как геотехническая система // Успехи современного естествознания. -2009. – №4. – С. 52.
18. Ознамец В. В. Геоинформационный мониторинг транспорта // Славянский форум. -2018. – 4 (22). – С.39-45.
19. Цветков В.Я. Геоинформационный мониторинг //Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №5. – С.151 -155.
20. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
21. ПроскуринД.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
22. Котиков П. Е. Варианты построения темпоральных баз данных в геоинформационных системах //Научный аспект. – 2014. – №. 4. – С. 118-120.
23. Гончарко О.Ю. Темпоральная импликация и временные модальности // Вестник СПбГУ. Сер. 6. 2012. Вып. 1. С.21-26.
24. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
25. Рогов И.Е. Дискретная оптимизация и информационное моделирование // Славянский форум. 2022, 4(38). С. 57-66.
26. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с. ISBN 978-620-0-53325-8.
27. Tsvetkov V. Ya. Not Transitive Method Preferences. // Journal of International Network Center for Fundamental and Applied Research. 2015. 1(3), – pp.34-42.
28. Яркин Е.К., Романенко В.Е., Мохов В.А. Оптимизация маршрутов грузовых мультимодальных перевозок //Тенденции развития науки и образования. – 2020. – №. 66-1. – С. 55-59.
29. Проскурин Д.К., Колыхалова Е.В. Методические основы моделирования темпоральных информационных структур //Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Информационные технологии в строительных, социальных и экономических системах. – 2013. – №. 1. – С. 87-90.
Управление дискретными транспортными потоками
Аннотация
Статья посвящена исследованию динамике транспортных проблем. Объектом исследования
являются потоки подвижных объектов. Рассмотрены виды моделирования дискретных
потоков. Показано различие между грузопотоками и потоками транспортных средств.
Для дискретных потоков вводится элемент потока - транспортная единица потока. Дан
анализ развития методов описания и моделирования транспортных потоков. Показаны
условия функционирования дискретного потока. Описаны три уровня транспортных
потоков: дискретные, дискретно -непрерывные, генерализованные. Описаны проблемы
моделирования транспортных потоков. Дана систематика развития методов управления
потоками. Раскрыто содержание комплементарности и рассогласования дискретных потоков.
Раскрыто содержание диссипации транспортных потоков. Раскрывается явление и содержание
модели потоковая кластеризация. Описаны первый и второй принцип Вардропа как правила
выбора поведения для единицы потока. Показано различие между топологической и волновой
структурой потока. Раскрывается содержание понятия векторное поле транспортного потока.
Ключевые слова
транспорт, дискретные потоки, транспортная единица, потоковая кластеризация, модель потока, оптимизация маршрута
Список использованной литературы
1. Tsvetkov V.Ya. Discrete modeling in the information field // Славянский форум. 2023, 1(39). С.177-182.
2. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с.
3. Господинов С.Г. Дискретное моделирование. – Saarbruken, 2023. –149 с.
4. Рогов И.Е. Моделирование транспортных потоков // Наука и технологии железных дорог. – 2019. Т.3. – 3(11). – с.26-38.
5. Елсуков П.Ю. Параметрическая модель муравьиного алгоритма // Славянский форум. -2018. – 2(20). – с.21-27.
6. Li L. et al. Trajectory data-based traffic flow studies: A revisit //Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2020. – Т. 114. – С. 225-240.
7. Aigner M. Discrete mathematics. – American Mathematical Society, 2023.
8. Tsvetkov V. Ya. Integer Coordinates as an Nanotechnological Instrument // Nanotechnology Research and Practice. – 2014, 4(4), pp. 230-236.
8. Цветков В.Я. Теория систем. – М.: МАКС Пресс, 2018. – 88 с.
10. Козлов А.В. Применение методов геоинформатики для исследования дискретных потоков // Вектор ГеоНаук. 2022. Т. 5. № 2. С. 45-52.
11. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
12. Якимов М., Арепьева А. Транспортное планирование: Особенности моделирования транспортных потоков в крупных российских городах. – Litres, 2022.
13. Недяк А.В., Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А. Р. Классификация методов моделирования транспортных потоков //Вестник евразийской науки. – 2019. – Т. 11. – №. 6. – С. 78.
14. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
15. Соловьев И.В., Цветков В.Я. О содержании и взаимосвязях категорий «информация», «информационные ресурсы», «знания» // Дистанционное и виртуальное обучение. – 2011. – №6 (48) – С.11-21.
16. Гасников А. и др. (ред.). Введение в математическое моделирование транспортных потоков. – Litres, 2022.
17. Цветков В. Я. Семантика информационных единиц // Успехи современного естествознания. – 2007. – №10. – С.103-104.
18. Мельников Д.А. Применение агентных систем для оптимизации грузоперевозок // Наука и технологии железных дорог. 2022. Т. 6. №4 (24). – С.22-28
19. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
20. Lyovin B.A. Earth Exploration from Space for Solving Transport Problems // Russian Journal of Astrophysical Research. Series A. 2017. – 3(1). С.13-28.
21. Розенберг И.Н. Пространственное управление в сфере транспорта // Славянский форум, 2015. – 2(8) – С.268-274.
22. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных» // Мир транспорта. 2017. – Т.15, №6(73). – С.20-30.
23. Reddy G.T. et al. Analysis of dimensionality reduction techniques on big data //Ieee Access. – 2020. – Т. 8. – С. 54776-54788.
24. Цветков В.Я., Титов Е.К. Интервальное решение ситуационной задачи // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2022. № 82. С. 187-196.
25. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. -№ 6. – С.6-8.
26. Розенберг И.Н. Ситуационный центр как сложная организационно техническая система // Славянский форум. -2019. – 4(26). – С.129-138
27. Андреева О.А. Геоинформационное моделирование // Славянский форум. -2019. – 2(24). – С.7-12.
28. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2001. – №4. – С.128-138.
29. Болбаков Р.Г. Философия информационных единиц // Вестник МГТУ МИРЭА. – 2014. – № 4(5). – С.76-88.
30. Бучкин В.А., Потапов А.С. Геоинформационное ситуационное моделирование // Славянский форум. -2020. – 2(28). – С.210-228. 31. Lin J., Cao L., Li N. How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study //Automation in Construction. – 2020. – Т. 113. – С. 103136.
32. Щенников А.Н. Комплементарность при обработке информации // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 1(11). – с. 24-30.
33. Козлов А.В. Анализ субсидиарных систем // Вестник МГТУ МИРЭА. 2019. № 69. – С.160-167.
34. He S., Fan B. Generalized wardrop principle and its application in regional transportation //Transportation research record. – 2008. – Т. 2085. – №. 1. – С. 49-56.
2. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с.
3. Господинов С.Г. Дискретное моделирование. – Saarbruken, 2023. –149 с.
4. Рогов И.Е. Моделирование транспортных потоков // Наука и технологии железных дорог. – 2019. Т.3. – 3(11). – с.26-38.
5. Елсуков П.Ю. Параметрическая модель муравьиного алгоритма // Славянский форум. -2018. – 2(20). – с.21-27.
6. Li L. et al. Trajectory data-based traffic flow studies: A revisit //Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2020. – Т. 114. – С. 225-240.
7. Aigner M. Discrete mathematics. – American Mathematical Society, 2023.
8. Tsvetkov V. Ya. Integer Coordinates as an Nanotechnological Instrument // Nanotechnology Research and Practice. – 2014, 4(4), pp. 230-236.
8. Цветков В.Я. Теория систем. – М.: МАКС Пресс, 2018. – 88 с.
10. Козлов А.В. Применение методов геоинформатики для исследования дискретных потоков // Вектор ГеоНаук. 2022. Т. 5. № 2. С. 45-52.
11. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
12. Якимов М., Арепьева А. Транспортное планирование: Особенности моделирования транспортных потоков в крупных российских городах. – Litres, 2022.
13. Недяк А.В., Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А. Р. Классификация методов моделирования транспортных потоков //Вестник евразийской науки. – 2019. – Т. 11. – №. 6. – С. 78.
14. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
15. Соловьев И.В., Цветков В.Я. О содержании и взаимосвязях категорий «информация», «информационные ресурсы», «знания» // Дистанционное и виртуальное обучение. – 2011. – №6 (48) – С.11-21.
16. Гасников А. и др. (ред.). Введение в математическое моделирование транспортных потоков. – Litres, 2022.
17. Цветков В. Я. Семантика информационных единиц // Успехи современного естествознания. – 2007. – №10. – С.103-104.
18. Мельников Д.А. Применение агентных систем для оптимизации грузоперевозок // Наука и технологии железных дорог. 2022. Т. 6. №4 (24). – С.22-28
19. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
20. Lyovin B.A. Earth Exploration from Space for Solving Transport Problems // Russian Journal of Astrophysical Research. Series A. 2017. – 3(1). С.13-28.
21. Розенберг И.Н. Пространственное управление в сфере транспорта // Славянский форум, 2015. – 2(8) – С.268-274.
22. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных» // Мир транспорта. 2017. – Т.15, №6(73). – С.20-30.
23. Reddy G.T. et al. Analysis of dimensionality reduction techniques on big data //Ieee Access. – 2020. – Т. 8. – С. 54776-54788.
24. Цветков В.Я., Титов Е.К. Интервальное решение ситуационной задачи // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2022. № 82. С. 187-196.
25. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. -№ 6. – С.6-8.
26. Розенберг И.Н. Ситуационный центр как сложная организационно техническая система // Славянский форум. -2019. – 4(26). – С.129-138
27. Андреева О.А. Геоинформационное моделирование // Славянский форум. -2019. – 2(24). – С.7-12.
28. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2001. – №4. – С.128-138.
29. Болбаков Р.Г. Философия информационных единиц // Вестник МГТУ МИРЭА. – 2014. – № 4(5). – С.76-88.
30. Бучкин В.А., Потапов А.С. Геоинформационное ситуационное моделирование // Славянский форум. -2020. – 2(28). – С.210-228. 31. Lin J., Cao L., Li N. How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study //Automation in Construction. – 2020. – Т. 113. – С. 103136.
32. Щенников А.Н. Комплементарность при обработке информации // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 1(11). – с. 24-30.
33. Козлов А.В. Анализ субсидиарных систем // Вестник МГТУ МИРЭА. 2019. № 69. – С.160-167.
34. He S., Fan B. Generalized wardrop principle and its application in regional transportation //Transportation research record. – 2008. – Т. 2085. – №. 1. – С. 49-56.
Discrete traffic managemen
Abstract
The article is devoted to the study of the dynamics of transport problems. The object of study is the flow of moving objects. Types of modeling of discrete flows are considered. The difference between cargo flows and vehicle flows is shown. For discrete flows, a flow element is introduced - a transport unit of flow. An analysis is given of the development of methods for describing and modeling traffic flows. The conditions for the functioning of a discrete flow are shown. Three levels of transport flows are described: discrete, discrete-continuous, generalized. The problems of modeling traffic flows are described. A taxonomy for the development of flow control methods is given. The content of complementarity and mismatch of discrete flows is revealed. The content of dissipation of transport flows is revealed. The phenomenon and content of the stream clustering model is revealed. The first and second Wardrop principles are described as rules for choosing behavior for a flow unit. The difference between the topological and wave structure of the flow is shown. The content of the concept of vector field of traffic flow is revealed.
Keywords
transport, discrete flows, transport unit, flow clustering, flow model, route optimization
References
1. Tsvetkov V.Ya. Discrete modeling in the information field // Славянский форум. 2023, 1(39). С.177-182.
2. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с.
3. Господинов С.Г. Дискретное моделирование. – Saarbruken, 2023. –149 с.
4. Рогов И.Е. Моделирование транспортных потоков // Наука и технологии железных дорог. – 2019. Т.3. – 3(11). – с.26-38.
5. Елсуков П.Ю. Параметрическая модель муравьиного алгоритма // Славянский форум. -2018. – 2(20). – с.21-27.
6. Li L. et al. Trajectory data-based traffic flow studies: A revisit //Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2020. – Т. 114. – С. 225-240.
7. Aigner M. Discrete mathematics. – American Mathematical Society, 2023.
8. Tsvetkov V. Ya. Integer Coordinates as an Nanotechnological Instrument // Nanotechnology Research and Practice. – 2014, 4(4), pp. 230-236.
8. Цветков В.Я. Теория систем. – М.: МАКС Пресс, 2018. – 88 с.
10. Козлов А.В. Применение методов геоинформатики для исследования дискретных потоков // Вектор ГеоНаук. 2022. Т. 5. № 2. С. 45-52.
11. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
12. Якимов М., Арепьева А. Транспортное планирование: Особенности моделирования транспортных потоков в крупных российских городах. – Litres, 2022.
13. Недяк А.В., Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А. Р. Классификация методов моделирования транспортных потоков //Вестник евразийской науки. – 2019. – Т. 11. – №. 6. – С. 78.
14. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
15. Соловьев И.В., Цветков В.Я. О содержании и взаимосвязях категорий «информация», «информационные ресурсы», «знания» // Дистанционное и виртуальное обучение. – 2011. – №6 (48) – С.11-21.
16. Гасников А. и др. (ред.). Введение в математическое моделирование транспортных потоков. – Litres, 2022.
17. Цветков В. Я. Семантика информационных единиц // Успехи современного естествознания. – 2007. – №10. – С.103-104.
18. Мельников Д.А. Применение агентных систем для оптимизации грузоперевозок // Наука и технологии железных дорог. 2022. Т. 6. №4 (24). – С.22-28
19. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
20. Lyovin B.A. Earth Exploration from Space for Solving Transport Problems // Russian Journal of Astrophysical Research. Series A. 2017. – 3(1). С.13-28.
21. Розенберг И.Н. Пространственное управление в сфере транспорта // Славянский форум, 2015. – 2(8) – С.268-274.
22. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных» // Мир транспорта. 2017. – Т.15, №6(73). – С.20-30.
23. Reddy G.T. et al. Analysis of dimensionality reduction techniques on big data //Ieee Access. – 2020. – Т. 8. – С. 54776-54788.
24. Цветков В.Я., Титов Е.К. Интервальное решение ситуационной задачи // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2022. № 82. С. 187-196.
25. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. -№ 6. – С.6-8.
26. Розенберг И.Н. Ситуационный центр как сложная организационно техническая система // Славянский форум. -2019. – 4(26). – С.129-138
27. Андреева О.А. Геоинформационное моделирование // Славянский форум. -2019. – 2(24). – С.7-12.
28. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2001. – №4. – С.128-138.
29. Болбаков Р.Г. Философия информационных единиц // Вестник МГТУ МИРЭА. – 2014. – № 4(5). – С.76-88.
30. Бучкин В.А., Потапов А.С. Геоинформационное ситуационное моделирование // Славянский форум. -2020. – 2(28). – С.210-228. 31. Lin J., Cao L., Li N. How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study //Automation in Construction. – 2020. – Т. 113. – С. 103136.
32. Щенников А.Н. Комплементарность при обработке информации // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 1(11). – с. 24-30.
33. Козлов А.В. Анализ субсидиарных систем // Вестник МГТУ МИРЭА. 2019. № 69. – С.160-167.
34. He S., Fan B. Generalized wardrop principle and its application in regional transportation //Transportation research record. – 2008. – Т. 2085. – №. 1. – С. 49-56.
2. Рогов И.Е. Моделирование и дискретная оптимизация – Saarbruken. LAP Lambert Academic Publising, 2020. –113 с.
3. Господинов С.Г. Дискретное моделирование. – Saarbruken, 2023. –149 с.
4. Рогов И.Е. Моделирование транспортных потоков // Наука и технологии железных дорог. – 2019. Т.3. – 3(11). – с.26-38.
5. Елсуков П.Ю. Параметрическая модель муравьиного алгоритма // Славянский форум. -2018. – 2(20). – с.21-27.
6. Li L. et al. Trajectory data-based traffic flow studies: A revisit //Transportation Research Part C: Emerging Technologies. – 2020. – Т. 114. – С. 225-240.
7. Aigner M. Discrete mathematics. – American Mathematical Society, 2023.
8. Tsvetkov V. Ya. Integer Coordinates as an Nanotechnological Instrument // Nanotechnology Research and Practice. – 2014, 4(4), pp. 230-236.
8. Цветков В.Я. Теория систем. – М.: МАКС Пресс, 2018. – 88 с.
10. Козлов А.В. Применение методов геоинформатики для исследования дискретных потоков // Вектор ГеоНаук. 2022. Т. 5. № 2. С. 45-52.
11. Поляков А.А., Цветков В.Я. Прикладная информатика. – М.: Янус- К, 2002. – 392 с.
12. Якимов М., Арепьева А. Транспортное планирование: Особенности моделирования транспортных потоков в крупных российских городах. – Litres, 2022.
13. Недяк А.В., Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А. Р. Классификация методов моделирования транспортных потоков //Вестник евразийской науки. – 2019. – Т. 11. – №. 6. – С. 78.
14. Цветков В.Я. Информационные модели и информационные ресурсы // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2005. – №3. – С.85-91.
15. Соловьев И.В., Цветков В.Я. О содержании и взаимосвязях категорий «информация», «информационные ресурсы», «знания» // Дистанционное и виртуальное обучение. – 2011. – №6 (48) – С.11-21.
16. Гасников А. и др. (ред.). Введение в математическое моделирование транспортных потоков. – Litres, 2022.
17. Цветков В. Я. Семантика информационных единиц // Успехи современного естествознания. – 2007. – №10. – С.103-104.
18. Мельников Д.А. Применение агентных систем для оптимизации грузоперевозок // Наука и технологии железных дорог. 2022. Т. 6. №4 (24). – С.22-28
19. Цветков В.Я. Интегральное управление высокоскоростной магистралью // Мир транспорта. – 2013. – № 5 (49). – С.6-9.
20. Lyovin B.A. Earth Exploration from Space for Solving Transport Problems // Russian Journal of Astrophysical Research. Series A. 2017. – 3(1). С.13-28.
21. Розенберг И.Н. Пространственное управление в сфере транспорта // Славянский форум, 2015. – 2(8) – С.268-274.
22. Лёвин Б.А., Цветков В.Я. Информационные процессы в пространстве «больших данных» // Мир транспорта. 2017. – Т.15, №6(73). – С.20-30.
23. Reddy G.T. et al. Analysis of dimensionality reduction techniques on big data //Ieee Access. – 2020. – Т. 8. – С. 54776-54788.
24. Цветков В.Я., Титов Е.К. Интервальное решение ситуационной задачи // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. 2022. № 82. С. 187-196.
25. Розенберг И.Н., Цветков В.Я. Среда поддержки интеллектуальных систем // Транспорт Российской Федерации. – 2011. -№ 6. – С.6-8.
26. Розенберг И.Н. Ситуационный центр как сложная организационно техническая система // Славянский форум. -2019. – 4(26). – С.129-138
27. Андреева О.А. Геоинформационное моделирование // Славянский форум. -2019. – 2(24). – С.7-12.
28. Цветков В.Я. Применение геоинформационных технологий для поддержки принятия решений // Известия высших учебных заведений. Геодезия и аэрофотосъемка. – 2001. – №4. – С.128-138.
29. Болбаков Р.Г. Философия информационных единиц // Вестник МГТУ МИРЭА. – 2014. – № 4(5). – С.76-88.
30. Бучкин В.А., Потапов А.С. Геоинформационное ситуационное моделирование // Славянский форум. -2020. – 2(28). – С.210-228. 31. Lin J., Cao L., Li N. How the completeness of spatial knowledge influences the evacuation behavior of passengers in metro stations: A VR-based experimental study //Automation in Construction. – 2020. – Т. 113. – С. 103136.
32. Щенников А.Н. Комплементарность при обработке информации // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. – 2019. – № 1(11). – с. 24-30.
33. Козлов А.В. Анализ субсидиарных систем // Вестник МГТУ МИРЭА. 2019. № 69. – С.160-167.
34. He S., Fan B. Generalized wardrop principle and its application in regional transportation //Transportation research record. – 2008. – Т. 2085. – №. 1. – С. 49-56.
Диагностика и мониторинг искусственных сооружений инфраструктуры железно- дорожного транспорта на основе виброакустического контроля
Аннотация
Приведено описание оптоволоконной системы диагностики и мониторинга искусственных
сооружений и конструкций, работающей в реальном режиме времени и предупреждающей
о приближении к критическому уровню состояния. Рассмотрены способы и варианты
оборудования для виброакустического контроля. Приведен алгоритм работы и структурная
схема системы непрерывного мониторинга напряженно-деформированного состояния
конструкций искусственных сооружений с целью их контроля и диагностики для предотвращения
аварийного состояния, а также повышения безопасности движения поездов. Оценка
технического состояния конструкций в процессе их эксплуатации осуществляется на основе
технологии виброакустического сенсора с учетом возможностей используемого оборудования.
Ключевые слова
диагностика конструкций, структурированные системы мониторинга, вибромониторинг, виброакустический контроль, рефлектометр
Список использованной литературы
1. Шубинский, И.Б. Об управлении техническими активами на железнодорожном транспорте России / И.Б.Шубинский // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXV Международной научной и учебно-практической конференции: в 3 ч., Санкт-Петербург, 13–14 октября 2021 года. Том Часть 3. – Санкт-Петербург: Политех-Пресс, 2021. – С. 261-274. – DOI 10.18720/SPBPU/2/ id21-376. – EDN CIFKCX.
2. Патент № 2681766 C1 Российская Федерация, МПК B61K 9/08. Система мониторинга верхнего строения безбалластного и бесстыкового пути на мосту высокоскоростной магистрали: № 2018119992: заявл. 30.05.2018: опубл. 12.03.2019 / В. П. Левшунов, А. А. Белый; заявитель Открытое акционерное общество «Российские железные дороги». – EDN RZTYIN.
3. Мониторинг нагруженности композитной конструкции арочного моста на основе волоконно-оптических датчиков / А.Е.Раскутин, В.В.Махсидов, О.И.Смирнов, Л.А.Кашарина // Труды ВИАМ. – 2018. – № 3(63). – С. 49-59. – DOI 10.18577/2307-6046-2018-0-3-49-59. – EDN YSEZPI.
4. Патент № 2613126 C1 Российская Федерация, МПК B61L 23/04. устройство дистанционного контроля состояния безбалластного железнодорожного пути: № 2015145218: заявл. 21.10.2015: опубл. 15.03.2017 / А.В.Савин, М.А.Солодянкин, А.Л.Ермилов, Д.А.Чугунов; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта» (АО «ВНИИЖТ»). – EDN HXDOLL.
5. СП 274.1325800.2016 Мосты. Мониторинг технического состояния, СП (Свод правил) от 16 декабря 2016 года №274.1325800.2016. URL: http://docs.cntd.ru/document/456050588
6. Distributed fiber-optic sensors for vibration detection / X. Liu, B. Jin, Q. Bai [et al.] // Sensors. – 2016. – Vol. 16, No. 8. – P. 1164. – DOI 10.3390/ s16081164. – EDN WSCOUN.
7. Кудюкин, В.В. Инновационные технологии обеспечения безопасности движения на основе оптоволоконной сенсорики / В.В.Кудюкин, С.С.Кукушкин, А.Н.Белов // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 11. – С. 43-46. – DOI 10.34649/AT.2021.11.11.010. – EDN BPQFXF.
8. Охотников, А.Л. Искусственный интеллект для железной дороги / А. Л. Охотников, А.В.Зажигалкин // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 5. – С. 30-34. – DOI 10.34649/АТ.2021.5.5.004. – EDN IFAYJK.
9. Патент № 2717693 C1 Российская Федерация, МПК G01B 11/16. Система контроля и диагностики искусственных сооружений: № 2019119516: заявл. 24.06.2019: опубл. 25.03.2020 / Ю.В.Дзюба, А.Л.Охотников, А.А.Павловский; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте». – EDN MZPJDD. Экономика, организация работ и безопасность движения на транспорте
2. Патент № 2681766 C1 Российская Федерация, МПК B61K 9/08. Система мониторинга верхнего строения безбалластного и бесстыкового пути на мосту высокоскоростной магистрали: № 2018119992: заявл. 30.05.2018: опубл. 12.03.2019 / В. П. Левшунов, А. А. Белый; заявитель Открытое акционерное общество «Российские железные дороги». – EDN RZTYIN.
3. Мониторинг нагруженности композитной конструкции арочного моста на основе волоконно-оптических датчиков / А.Е.Раскутин, В.В.Махсидов, О.И.Смирнов, Л.А.Кашарина // Труды ВИАМ. – 2018. – № 3(63). – С. 49-59. – DOI 10.18577/2307-6046-2018-0-3-49-59. – EDN YSEZPI.
4. Патент № 2613126 C1 Российская Федерация, МПК B61L 23/04. устройство дистанционного контроля состояния безбалластного железнодорожного пути: № 2015145218: заявл. 21.10.2015: опубл. 15.03.2017 / А.В.Савин, М.А.Солодянкин, А.Л.Ермилов, Д.А.Чугунов; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта» (АО «ВНИИЖТ»). – EDN HXDOLL.
5. СП 274.1325800.2016 Мосты. Мониторинг технического состояния, СП (Свод правил) от 16 декабря 2016 года №274.1325800.2016. URL: http://docs.cntd.ru/document/456050588
6. Distributed fiber-optic sensors for vibration detection / X. Liu, B. Jin, Q. Bai [et al.] // Sensors. – 2016. – Vol. 16, No. 8. – P. 1164. – DOI 10.3390/ s16081164. – EDN WSCOUN.
7. Кудюкин, В.В. Инновационные технологии обеспечения безопасности движения на основе оптоволоконной сенсорики / В.В.Кудюкин, С.С.Кукушкин, А.Н.Белов // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 11. – С. 43-46. – DOI 10.34649/AT.2021.11.11.010. – EDN BPQFXF.
8. Охотников, А.Л. Искусственный интеллект для железной дороги / А. Л. Охотников, А.В.Зажигалкин // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 5. – С. 30-34. – DOI 10.34649/АТ.2021.5.5.004. – EDN IFAYJK.
9. Патент № 2717693 C1 Российская Федерация, МПК G01B 11/16. Система контроля и диагностики искусственных сооружений: № 2019119516: заявл. 24.06.2019: опубл. 25.03.2020 / Ю.В.Дзюба, А.Л.Охотников, А.А.Павловский; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте». – EDN MZPJDD. Экономика, организация работ и безопасность движения на транспорте
Diagnostics and monitoring of artificial structures of railway transportation infrastructure on the basis of vibroacoustic control
Abstract
The description of a fiber-optic system for diagnostics and monitoring of artificial structures and structures, operating in real time and warning about approaching a critical state level, is given. Methods and variants of equipment for vibroacoustic control are considered. The algorithm of operation and the block diagram of the system of continuous monitoring of the stress-strain state of structures of artificial structures for the purpose of their control and diagnostics to prevent an emergency condition, as well as to improve the safety of train traffic is given. The assessment of the technical condition of structures during their operation is carried out on the basis of vibroacoustic sensor technology, taking into account the capabilities of the equipment used.
Keywords
structural diagnostics, structured monitoring systems, vibration monitoring, vibroacoustic control, reflectometer
References
1. Шубинский, И.Б. Об управлении техническими активами на железнодорожном транспорте России / И.Б.Шубинский // Системный анализ в проектировании и управлении: сборник научных трудов XXV Международной научной и учебно-практической конференции: в 3 ч., Санкт-Петербург, 13–14 октября 2021 года. Том Часть 3. – Санкт-Петербург: Политех-Пресс, 2021. – С. 261-274. – DOI 10.18720/SPBPU/2/ id21-376. – EDN CIFKCX.
2. Патент № 2681766 C1 Российская Федерация, МПК B61K 9/08. Система мониторинга верхнего строения безбалластного и бесстыкового пути на мосту высокоскоростной магистрали: № 2018119992: заявл. 30.05.2018: опубл. 12.03.2019 / В. П. Левшунов, А. А. Белый; заявитель Открытое акционерное общество «Российские железные дороги». – EDN RZTYIN.
3. Мониторинг нагруженности композитной конструкции арочного моста на основе волоконно-оптических датчиков / А.Е.Раскутин, В.В.Махсидов, О.И.Смирнов, Л.А.Кашарина // Труды ВИАМ. – 2018. – № 3(63). – С. 49-59. – DOI 10.18577/2307-6046-2018-0-3-49-59. – EDN YSEZPI.
4. Патент № 2613126 C1 Российская Федерация, МПК B61L 23/04. устройство дистанционного контроля состояния безбалластного железнодорожного пути: № 2015145218: заявл. 21.10.2015: опубл. 15.03.2017 / А.В.Савин, М.А.Солодянкин, А.Л.Ермилов, Д.А.Чугунов; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта» (АО «ВНИИЖТ»). – EDN HXDOLL.
5. СП 274.1325800.2016 Мосты. Мониторинг технического состояния, СП (Свод правил) от 16 декабря 2016 года №274.1325800.2016. URL: http://docs.cntd.ru/document/456050588
6. Distributed fiber-optic sensors for vibration detection / X. Liu, B. Jin, Q. Bai [et al.] // Sensors. – 2016. – Vol. 16, No. 8. – P. 1164. – DOI 10.3390/ s16081164. – EDN WSCOUN.
7. Кудюкин, В.В. Инновационные технологии обеспечения безопасности движения на основе оптоволоконной сенсорики / В.В.Кудюкин, С.С.Кукушкин, А.Н.Белов // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 11. – С. 43-46. – DOI 10.34649/AT.2021.11.11.010. – EDN BPQFXF.
8. Охотников, А.Л. Искусственный интеллект для железной дороги / А. Л. Охотников, А.В.Зажигалкин // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 5. – С. 30-34. – DOI 10.34649/АТ.2021.5.5.004. – EDN IFAYJK.
9. Патент № 2717693 C1 Российская Федерация, МПК G01B 11/16. Система контроля и диагностики искусственных сооружений: № 2019119516: заявл. 24.06.2019: опубл. 25.03.2020 / Ю.В.Дзюба, А.Л.Охотников, А.А.Павловский; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте». – EDN MZPJDD. Экономика, организация работ и безопасность движения на транспорте
2. Патент № 2681766 C1 Российская Федерация, МПК B61K 9/08. Система мониторинга верхнего строения безбалластного и бесстыкового пути на мосту высокоскоростной магистрали: № 2018119992: заявл. 30.05.2018: опубл. 12.03.2019 / В. П. Левшунов, А. А. Белый; заявитель Открытое акционерное общество «Российские железные дороги». – EDN RZTYIN.
3. Мониторинг нагруженности композитной конструкции арочного моста на основе волоконно-оптических датчиков / А.Е.Раскутин, В.В.Махсидов, О.И.Смирнов, Л.А.Кашарина // Труды ВИАМ. – 2018. – № 3(63). – С. 49-59. – DOI 10.18577/2307-6046-2018-0-3-49-59. – EDN YSEZPI.
4. Патент № 2613126 C1 Российская Федерация, МПК B61L 23/04. устройство дистанционного контроля состояния безбалластного железнодорожного пути: № 2015145218: заявл. 21.10.2015: опубл. 15.03.2017 / А.В.Савин, М.А.Солодянкин, А.Л.Ермилов, Д.А.Чугунов; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский институт железнодорожного транспорта» (АО «ВНИИЖТ»). – EDN HXDOLL.
5. СП 274.1325800.2016 Мосты. Мониторинг технического состояния, СП (Свод правил) от 16 декабря 2016 года №274.1325800.2016. URL: http://docs.cntd.ru/document/456050588
6. Distributed fiber-optic sensors for vibration detection / X. Liu, B. Jin, Q. Bai [et al.] // Sensors. – 2016. – Vol. 16, No. 8. – P. 1164. – DOI 10.3390/ s16081164. – EDN WSCOUN.
7. Кудюкин, В.В. Инновационные технологии обеспечения безопасности движения на основе оптоволоконной сенсорики / В.В.Кудюкин, С.С.Кукушкин, А.Н.Белов // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 11. – С. 43-46. – DOI 10.34649/AT.2021.11.11.010. – EDN BPQFXF.
8. Охотников, А.Л. Искусственный интеллект для железной дороги / А. Л. Охотников, А.В.Зажигалкин // Автоматика, связь, информатика. – 2021. – № 5. – С. 30-34. – DOI 10.34649/АТ.2021.5.5.004. – EDN IFAYJK.
9. Патент № 2717693 C1 Российская Федерация, МПК G01B 11/16. Система контроля и диагностики искусственных сооружений: № 2019119516: заявл. 24.06.2019: опубл. 25.03.2020 / Ю.В.Дзюба, А.Л.Охотников, А.А.Павловский; заявитель Акционерное общество «Научно-исследовательский и проектно-конструкторский институт информатизации, автоматизации и связи на железнодорожном транспорте». – EDN MZPJDD. Экономика, организация работ и безопасность движения на транспорте
Повышение эксплуатационной надежности железнодорожного пути
Аннотация
Важнейшей задачей повышения эксплуатационной надежности железнодорожного пути
является достижение равноресурсности в эксплуатации его элементов. В настоящее время,
для устранения неисправностей пути в виде локальных просадок, перекосов, других отклонений
в профиле пути, широкое распространение получил способ применения регулировочных
прокладок (карточек) на локальных участках. Исследованиями установлено, что следствием
уменьшения подрельсовой опорной площадки при использовании регулировочных
прокладок (карточек) является уменьшение модуля упругости подрельсового основания
на 7-15% и увеличение на 8 – 18% усталостных процессов деградации рельсовой стали. Это
необходимо учитывать с точки зрения равноресурсности путевых элементов для повышения
эксплуатационной надежности пути.
Ключевые слова
транспорт, планово-предупредительная выправка пути, регулировочные прокладки (карточки), особо грузонапряженные участки, равноресурсность элементов пути
Список использованной литературы
1. Гринь Е.Н., Коваленко Н.И. Факторный анализ оценки состояния пути // Путь и путевое хозяйство. 2013. № 1. С. 22-23.
2. Kovalenko Nikolay, Volkov Boris, Kovalenko Aleksandr, Kovalenko Nina (2020). Budgeting Direct Costs of Track Complex of JSC “Russian Railways” in the Light of Modern Classification of Railway Lines. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer Cham05 January 2020, pp 177-183.
3. Методика классификации железнодорожных линий ОАО «РЖД», утвержденная распоряжением ОАО «РЖД» от 04 марта 2015 г. № 551р.
4. Kovalenko Nikolay, Ponomarev Valentin, Kovalenko Nina, Fomina Nadegda, Kovalenko Aleksandr (2020). Assessment of the Mitigation of Consequences Resulting from Incidents at the Railway. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer, Cham05 January 2020, pp 184-194.
5. Kovalenko Nikolai, Grin Elena, Kovalenko Nina (2020) The determination of the repairs of railway track considering the reliability and risk level, E3S Web of Conferences, Vol. 157 06031 (2020). doi.org/10.1051/e3sconf/202015706031 Springer, 20 March 2020, pp 92-99.
6. Гапеенко Ю.В. Стабилизация пути после глубокой очистки балласта // Путь и путевое хозяйство. 1997. № 10. — С. 13–16.
7. Путевые машины для выправки железнодорожного пути, уплотнения и стабилизации балластного слоя. Технологические системы. Учебное пособие для вузов ж.д. транспорта / Атаманюк А.В., Бредюк В.Б., Бугаенко В.М. и др.; под ред. Поповича М.В., Бугаенко В.М. - М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008. — 285 с.
8. Величко Д.В. Толстикова Н.А. Анализ загрязненности щебеночного балласта // Известия Транссиба / Омский государственный университет путей сообщения. – Омск. – 2016. – № 3 (27). – С. 110 – 117.
9. Путевые машины. Учебник для вузов ж.д. транспорта / С.А.Соломонов, М.В.Попович, В.М.Бугаенко и др.; под ред. С.А.Соломонова. — М.: Желдориздат, 2000. — 756 с.
10. Постановление Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008г. № 1734-р «Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года» (в ред. распоряжения Правительства РФ от 11.06.2014 № 1032-р).
11. Tsvetkov V.Ya. Conceptual Model of the Innovative Projects Efficiency Estimation // European Journal of Economic Studies, 2012, Vol. (1), №1. – рр. 45-50.
12. «Правила назначения ремонтов железнодорожного пути», утверждены распоряжением ОАО «РЖД» от 17.12.2021г. введенные в действие 29.04.2022г. (далее «Правила назначения ремонтов»).
13. «Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации, утверждены Министерством транспорта Российской Федерации от 21 декабря 2010г. № 286 с изменениями в соответствии с Приказом Минтранса РФ от 09.02.2018г. № 54».
14. «Инструкция по текущему содержанию пути, утверждена распоряжением ОАО «РЖД» от 14 ноября 2016г. № 2288р».
15. «Журнал учета работ по текущему содержанию и оценке состояния пути и путевых устройств, утвержден распоряжением ОАО «РЖД» от 02 мая 2012 г. № 857р (далее ПУ-74) /электронный ресурс sdorzd/uchetnaya…pu-74-eto…sdo-rjd.html/».
16. Ицкович, Г.М. Руководство к решению задач по сопротивлению материалов: учебное пособие для втузов / Г.М. Ицкович, А.С. Минин, А.И. Винокуров; Под общ. ред. Л.С. Минина. – М.: Высшая школа, 2001. – 592 с.
17. Перельмутер, А.В., Сливкер В.И. Расчетные модели сооружений и возможность их анализа. Издание четвертое, переработанное и дополненное Издательство СКАД СОФТ Издательство Ассоциации строительных вузов Издательство ДМК Пресс Москва 2011. – 736 с.
18. Александров, А.В. Сопротивление материалов: Учеб. Для вузов / А.В.Александров, В.Д.Потапов, Б.П.Державин; Под ред. А.В. Александрова. – 3-е изд. Испр. – М.: Высш. шк., 2003. – 560 с.
19. Горшков, А.Г. Сопротивление материалов: Учеб. пос. 2-е изд., испр. / А.Г. Горшков, В.Н. Трошин, В.И. Шалашилин. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 544 с.
20. Державин А.Н. Методика назначения капитального ремонта пути на перегоне/А.Н. Державин Н.Н. Лысенко, А.В. Замуховский // Путь и путевое хозяйство. 2021.- №5. –С.31-33.
2. Kovalenko Nikolay, Volkov Boris, Kovalenko Aleksandr, Kovalenko Nina (2020). Budgeting Direct Costs of Track Complex of JSC “Russian Railways” in the Light of Modern Classification of Railway Lines. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer Cham05 January 2020, pp 177-183.
3. Методика классификации железнодорожных линий ОАО «РЖД», утвержденная распоряжением ОАО «РЖД» от 04 марта 2015 г. № 551р.
4. Kovalenko Nikolay, Ponomarev Valentin, Kovalenko Nina, Fomina Nadegda, Kovalenko Aleksandr (2020). Assessment of the Mitigation of Consequences Resulting from Incidents at the Railway. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer, Cham05 January 2020, pp 184-194.
5. Kovalenko Nikolai, Grin Elena, Kovalenko Nina (2020) The determination of the repairs of railway track considering the reliability and risk level, E3S Web of Conferences, Vol. 157 06031 (2020). doi.org/10.1051/e3sconf/202015706031 Springer, 20 March 2020, pp 92-99.
6. Гапеенко Ю.В. Стабилизация пути после глубокой очистки балласта // Путь и путевое хозяйство. 1997. № 10. — С. 13–16.
7. Путевые машины для выправки железнодорожного пути, уплотнения и стабилизации балластного слоя. Технологические системы. Учебное пособие для вузов ж.д. транспорта / Атаманюк А.В., Бредюк В.Б., Бугаенко В.М. и др.; под ред. Поповича М.В., Бугаенко В.М. - М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008. — 285 с.
8. Величко Д.В. Толстикова Н.А. Анализ загрязненности щебеночного балласта // Известия Транссиба / Омский государственный университет путей сообщения. – Омск. – 2016. – № 3 (27). – С. 110 – 117.
9. Путевые машины. Учебник для вузов ж.д. транспорта / С.А.Соломонов, М.В.Попович, В.М.Бугаенко и др.; под ред. С.А.Соломонова. — М.: Желдориздат, 2000. — 756 с.
10. Постановление Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008г. № 1734-р «Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года» (в ред. распоряжения Правительства РФ от 11.06.2014 № 1032-р).
11. Tsvetkov V.Ya. Conceptual Model of the Innovative Projects Efficiency Estimation // European Journal of Economic Studies, 2012, Vol. (1), №1. – рр. 45-50.
12. «Правила назначения ремонтов железнодорожного пути», утверждены распоряжением ОАО «РЖД» от 17.12.2021г. введенные в действие 29.04.2022г. (далее «Правила назначения ремонтов»).
13. «Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации, утверждены Министерством транспорта Российской Федерации от 21 декабря 2010г. № 286 с изменениями в соответствии с Приказом Минтранса РФ от 09.02.2018г. № 54».
14. «Инструкция по текущему содержанию пути, утверждена распоряжением ОАО «РЖД» от 14 ноября 2016г. № 2288р».
15. «Журнал учета работ по текущему содержанию и оценке состояния пути и путевых устройств, утвержден распоряжением ОАО «РЖД» от 02 мая 2012 г. № 857р (далее ПУ-74) /электронный ресурс sdorzd/uchetnaya…pu-74-eto…sdo-rjd.html/».
16. Ицкович, Г.М. Руководство к решению задач по сопротивлению материалов: учебное пособие для втузов / Г.М. Ицкович, А.С. Минин, А.И. Винокуров; Под общ. ред. Л.С. Минина. – М.: Высшая школа, 2001. – 592 с.
17. Перельмутер, А.В., Сливкер В.И. Расчетные модели сооружений и возможность их анализа. Издание четвертое, переработанное и дополненное Издательство СКАД СОФТ Издательство Ассоциации строительных вузов Издательство ДМК Пресс Москва 2011. – 736 с.
18. Александров, А.В. Сопротивление материалов: Учеб. Для вузов / А.В.Александров, В.Д.Потапов, Б.П.Державин; Под ред. А.В. Александрова. – 3-е изд. Испр. – М.: Высш. шк., 2003. – 560 с.
19. Горшков, А.Г. Сопротивление материалов: Учеб. пос. 2-е изд., испр. / А.Г. Горшков, В.Н. Трошин, В.И. Шалашилин. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 544 с.
20. Державин А.Н. Методика назначения капитального ремонта пути на перегоне/А.Н. Державин Н.Н. Лысенко, А.В. Замуховский // Путь и путевое хозяйство. 2021.- №5. –С.31-33.
Improving the operational reliability of the railway track
Abstract
The most important task of increasing the operational reliability of the railway track is to achieve uniform service life in the operation of its elements. Currently, to eliminate track faults in the form of local subsidence, distortions, and other deviations in the track profile, the method of using shims (cards) in local areas has become widespread. Research has established that the consequence of reducing the under-rail support area when using shims (cards) is a decrease in the elastic modulus of the under-rail base by 7-15% and an increase in fatigue degradation processes of rail steel by 8-18%. This must be taken into account from the point of view of the uniform resource life of track elements to increase the operational reliability of the track.
Keywords
transport, planned and preventive track alignment, shims (cards), especially heavy load areas, uniform resource life of track elements
References
1. Гринь Е.Н., Коваленко Н.И. Факторный анализ оценки состояния пути // Путь и путевое хозяйство. 2013. № 1. С. 22-23.
2. Kovalenko Nikolay, Volkov Boris, Kovalenko Aleksandr, Kovalenko Nina (2020). Budgeting Direct Costs of Track Complex of JSC “Russian Railways” in the Light of Modern Classification of Railway Lines. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer Cham05 January 2020, pp 177-183.
3. Методика классификации железнодорожных линий ОАО «РЖД», утвержденная распоряжением ОАО «РЖД» от 04 марта 2015 г. № 551р.
4. Kovalenko Nikolay, Ponomarev Valentin, Kovalenko Nina, Fomina Nadegda, Kovalenko Aleksandr (2020). Assessment of the Mitigation of Consequences Resulting from Incidents at the Railway. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer, Cham05 January 2020, pp 184-194.
5. Kovalenko Nikolai, Grin Elena, Kovalenko Nina (2020) The determination of the repairs of railway track considering the reliability and risk level, E3S Web of Conferences, Vol. 157 06031 (2020). doi.org/10.1051/e3sconf/202015706031 Springer, 20 March 2020, pp 92-99.
6. Гапеенко Ю.В. Стабилизация пути после глубокой очистки балласта // Путь и путевое хозяйство. 1997. № 10. — С. 13–16.
7. Путевые машины для выправки железнодорожного пути, уплотнения и стабилизации балластного слоя. Технологические системы. Учебное пособие для вузов ж.д. транспорта / Атаманюк А.В., Бредюк В.Б., Бугаенко В.М. и др.; под ред. Поповича М.В., Бугаенко В.М. - М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008. — 285 с.
8. Величко Д.В. Толстикова Н.А. Анализ загрязненности щебеночного балласта // Известия Транссиба / Омский государственный университет путей сообщения. – Омск. – 2016. – № 3 (27). – С. 110 – 117.
9. Путевые машины. Учебник для вузов ж.д. транспорта / С.А.Соломонов, М.В.Попович, В.М.Бугаенко и др.; под ред. С.А.Соломонова. — М.: Желдориздат, 2000. — 756 с.
10. Постановление Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008г. № 1734-р «Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года» (в ред. распоряжения Правительства РФ от 11.06.2014 № 1032-р).
11. Tsvetkov V.Ya. Conceptual Model of the Innovative Projects Efficiency Estimation // European Journal of Economic Studies, 2012, Vol. (1), №1. – рр. 45-50.
12. «Правила назначения ремонтов железнодорожного пути», утверждены распоряжением ОАО «РЖД» от 17.12.2021г. введенные в действие 29.04.2022г. (далее «Правила назначения ремонтов»).
13. «Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации, утверждены Министерством транспорта Российской Федерации от 21 декабря 2010г. № 286 с изменениями в соответствии с Приказом Минтранса РФ от 09.02.2018г. № 54».
14. «Инструкция по текущему содержанию пути, утверждена распоряжением ОАО «РЖД» от 14 ноября 2016г. № 2288р».
15. «Журнал учета работ по текущему содержанию и оценке состояния пути и путевых устройств, утвержден распоряжением ОАО «РЖД» от 02 мая 2012 г. № 857р (далее ПУ-74) /электронный ресурс sdorzd/uchetnaya…pu-74-eto…sdo-rjd.html/».
16. Ицкович, Г.М. Руководство к решению задач по сопротивлению материалов: учебное пособие для втузов / Г.М. Ицкович, А.С. Минин, А.И. Винокуров; Под общ. ред. Л.С. Минина. – М.: Высшая школа, 2001. – 592 с.
17. Перельмутер, А.В., Сливкер В.И. Расчетные модели сооружений и возможность их анализа. Издание четвертое, переработанное и дополненное Издательство СКАД СОФТ Издательство Ассоциации строительных вузов Издательство ДМК Пресс Москва 2011. – 736 с.
18. Александров, А.В. Сопротивление материалов: Учеб. Для вузов / А.В.Александров, В.Д.Потапов, Б.П.Державин; Под ред. А.В. Александрова. – 3-е изд. Испр. – М.: Высш. шк., 2003. – 560 с.
19. Горшков, А.Г. Сопротивление материалов: Учеб. пос. 2-е изд., испр. / А.Г. Горшков, В.Н. Трошин, В.И. Шалашилин. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 544 с.
20. Державин А.Н. Методика назначения капитального ремонта пути на перегоне/А.Н. Державин Н.Н. Лысенко, А.В. Замуховский // Путь и путевое хозяйство. 2021.- №5. –С.31-33.
2. Kovalenko Nikolay, Volkov Boris, Kovalenko Aleksandr, Kovalenko Nina (2020). Budgeting Direct Costs of Track Complex of JSC “Russian Railways” in the Light of Modern Classification of Railway Lines. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer Cham05 January 2020, pp 177-183.
3. Методика классификации железнодорожных линий ОАО «РЖД», утвержденная распоряжением ОАО «РЖД» от 04 марта 2015 г. № 551р.
4. Kovalenko Nikolay, Ponomarev Valentin, Kovalenko Nina, Fomina Nadegda, Kovalenko Aleksandr (2020). Assessment of the Mitigation of Consequences Resulting from Incidents at the Railway. / In: Popovic Z., Manakov A., Breskich V. (eds) VIII International Scientific Siberian Transport Forum. TransSiberia 2019. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1115. Springer, Cham05 January 2020, pp 184-194.
5. Kovalenko Nikolai, Grin Elena, Kovalenko Nina (2020) The determination of the repairs of railway track considering the reliability and risk level, E3S Web of Conferences, Vol. 157 06031 (2020). doi.org/10.1051/e3sconf/202015706031 Springer, 20 March 2020, pp 92-99.
6. Гапеенко Ю.В. Стабилизация пути после глубокой очистки балласта // Путь и путевое хозяйство. 1997. № 10. — С. 13–16.
7. Путевые машины для выправки железнодорожного пути, уплотнения и стабилизации балластного слоя. Технологические системы. Учебное пособие для вузов ж.д. транспорта / Атаманюк А.В., Бредюк В.Б., Бугаенко В.М. и др.; под ред. Поповича М.В., Бугаенко В.М. - М.: ГОУ «Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте», 2008. — 285 с.
8. Величко Д.В. Толстикова Н.А. Анализ загрязненности щебеночного балласта // Известия Транссиба / Омский государственный университет путей сообщения. – Омск. – 2016. – № 3 (27). – С. 110 – 117.
9. Путевые машины. Учебник для вузов ж.д. транспорта / С.А.Соломонов, М.В.Попович, В.М.Бугаенко и др.; под ред. С.А.Соломонова. — М.: Желдориздат, 2000. — 756 с.
10. Постановление Правительства Российской Федерации от 22 ноября 2008г. № 1734-р «Транспортная стратегия Российской Федерации до 2030 года» (в ред. распоряжения Правительства РФ от 11.06.2014 № 1032-р).
11. Tsvetkov V.Ya. Conceptual Model of the Innovative Projects Efficiency Estimation // European Journal of Economic Studies, 2012, Vol. (1), №1. – рр. 45-50.
12. «Правила назначения ремонтов железнодорожного пути», утверждены распоряжением ОАО «РЖД» от 17.12.2021г. введенные в действие 29.04.2022г. (далее «Правила назначения ремонтов»).
13. «Правила технической эксплуатации железных дорог Российской Федерации, утверждены Министерством транспорта Российской Федерации от 21 декабря 2010г. № 286 с изменениями в соответствии с Приказом Минтранса РФ от 09.02.2018г. № 54».
14. «Инструкция по текущему содержанию пути, утверждена распоряжением ОАО «РЖД» от 14 ноября 2016г. № 2288р».
15. «Журнал учета работ по текущему содержанию и оценке состояния пути и путевых устройств, утвержден распоряжением ОАО «РЖД» от 02 мая 2012 г. № 857р (далее ПУ-74) /электронный ресурс sdorzd/uchetnaya…pu-74-eto…sdo-rjd.html/».
16. Ицкович, Г.М. Руководство к решению задач по сопротивлению материалов: учебное пособие для втузов / Г.М. Ицкович, А.С. Минин, А.И. Винокуров; Под общ. ред. Л.С. Минина. – М.: Высшая школа, 2001. – 592 с.
17. Перельмутер, А.В., Сливкер В.И. Расчетные модели сооружений и возможность их анализа. Издание четвертое, переработанное и дополненное Издательство СКАД СОФТ Издательство Ассоциации строительных вузов Издательство ДМК Пресс Москва 2011. – 736 с.
18. Александров, А.В. Сопротивление материалов: Учеб. Для вузов / А.В.Александров, В.Д.Потапов, Б.П.Державин; Под ред. А.В. Александрова. – 3-е изд. Испр. – М.: Высш. шк., 2003. – 560 с.
19. Горшков, А.Г. Сопротивление материалов: Учеб. пос. 2-е изд., испр. / А.Г. Горшков, В.Н. Трошин, В.И. Шалашилин. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. – 544 с.
20. Державин А.Н. Методика назначения капитального ремонта пути на перегоне/А.Н. Державин Н.Н. Лысенко, А.В. Замуховский // Путь и путевое хозяйство. 2021.- №5. –С.31-33.