Оценка эффективности управления программой безопасности эксплуатации производственных объектов и других сложных технических систем

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

В статье рассматриваются проблемы современного этапа эксплуатации опасных производственных объектов и других сложных технических систем. Предложен графоаналитический метод оптимизации периодичности контроля на различных уровнях. Представлены результаты моделирования программы обеспечения безопасности опасных производственных объектов и других сложных технических систем с использованием математического аппарата полумарковских процессов. Проведен анализ полученных результатов и сделаны обоснованные выводы.

Sobre autores

A. Maistruk

Moscow Polytechnic University

E. Lushpa

Moscow State Aviation University

V. Spiryagin

Moscow State Aviation University

I. Kravchenko

A. A. Blagonravov Institute of Machine Engineering RAS

Email: kravchenko-in71@yandex.ru

O. Barmina

A. A. Blagonravov Institute of Machine Engineering RAS

Bibliografia

  1. Тритенко Д. С., Петропавловский Н. А., Кравчук М. С. Моделирование программы обеспечения безопасности пилотажно-навигационного и информационно-измерительного комплекса летательного аппарата //“Гагаринские чтения”2023: Сборник тезисов докладовXLIX Международной молодежной научной конференции. М.: Перо, 2023. С. 335–336.
  2. Казаков Р. Р., Басотин Е. В., Миронов А. Н. Определение потребностив модернизации составных частей ракетно-космических комплексов //Современные наукоемкие технологии.2016. № 12 (3). С. 486–490.
  3. Сюрсин Е. С., Верещагин А. С. Особенности эксплуатации и анализ технического состояния кабельных линийв РВСН //Сб. научных трудов 4 ЦНИИ МО РФ.Королев, 2018. Вып. № 139. Т. 1. Ч. 2. С. 181–185.
  4. Карулин В. П. Задача оптимизации основных параметров модели программного управленияресурсными возможностями совокупности технических устройств //Известия Института инженерной физики.2016. № 2 (40). С. 64–69.
  5. Кубарев А. В., Лапсарь А. П., Асютикова А. А. Синтез модели объекта критической информационнойинфраструктуры для безопасного функционирования технической системы в условиях деструктивного информационноговоздействия //Вопросы кибербезопасности. 2020. № 6 (40). С. 48–56. https://doi.org/10.21681/2311-3456-2020-06-48-56
  6. Maistruk A. V., Lushpa E. Yu., Erofeev M. N., Spiryagin V. V. Structural Adaptation ofthe Safety Control Program of the Technical State of aComplexTechnical System //J. of Mach. Manuf. and Reliab.2023. V. 52 (3). P. 262–270. https://doi.org/10.3103/s1052618823030111
  7. Майн Х., Осаки С. Марковские процессы принятия решений. М.: Наука, 1977. 176 с.
  8. Блаженков В. В. Введение в прикладную теорию полумарковских моделей эксплуатации сложных систем.М.: Редакционно-издательский центр Минобороны России, 1979. 69 с.
  9. Емелин Н. М. Марковские и полумарковские модели сложных систем: преимущества и недостатки //Известия Института инженерной физики. 2019. № 1 (51). С. 39–41.
  10. Huang Z., Ma J., Huang H. An approximate dynamic programmingmethod for multi-input multi-output nonlinear system //Optimal Control Applicationsand Methods. 2013. V. 34 (1). P. 80–95. https://doi.org/34.10.1002/oca.1031
  11. Izadkhah H. Dynamic Programming //In: Problems on Algorithms. 2022. Р. 401–424. https://doi.org/10.1007/978-3-031-17043-0_11
  12. Ng X. W. Non-linearProgramming Problems with Constraints and Eulerʹs Methods //In:Concise Guide to Optimization Models and Methods. 2021. Р.29–68. https://doi.org/10.1007/978-3-030-84417-2_2
  13. Александровская Л. Н., Аронов И. З., Круглов В. И. и др.Безопасность и надежность технических систем. М.: Логос, 2020. 376 с.
  14. MaxfieldB. Essential PTC Mathcad Prime 3.0: A Guide forNew and Current Users //Engineering, Computer Science. 2013. 584p. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:60184542
  15. Черняк А. А., Черняк Ж. А. Математические расчеты в среде Mathcad / Подобщ. ред. А. А. Черняк. 3-еизд., испр. и доп. М.: Юрайт, 2024. 163с.
  16. Джелен Б. Сводные таблицы в Microsoft Excel 2021 и Microsoft 365. М.: ДМК Пресс, 2023. 554 с.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
Baixar

Declaração de direitos autorais © Russian Academy of Sciences, 2025

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».