|
|
Научный доклад ID 2704 : 2025/3
МОДЕЛИРАНЕ ЧРЕЗ ГРАФ НА НАДЕЖДНОСТНОТО ПОВЕДЕНИЕ НА КОМПЛЕКТУВАЩАТА СИСТЕМА „ЕЛЕКТРИЧЕСКИ ВЕРИГИ“ НА СЛОЖЕН ТЕХНИЧЕСКИ ОБЕКТ
Владимир Илиев Бояджиев В настоящото изследване се разглежда моделирането на надеждностното поведение на сложни технически обекти чрез инструментариума на теорията на графите. По-конкретно е моделирана комплектуващата система „Електрически вериги“ с оглед вграждането на модела й в обобщения модел на разглеждания обект. Общоприета практика е да бъдат синтезирани частични надеждностни модели. Те се изграждат в зависимост от конкретно поставена задача, чието решение трябва да бъде намерено. Частичните надеждностни модели са предпочитани при надеждностното моделиране, тъй като имат редица предимства в процеса на създаването и използването им. Но те са с ограничена функционалност поради основния им недостатък – липсата на всеобхватност на процесите, влияещи върху експлоатационната надеждност и работната ефективност на техническите обекти. Именно тази всеобхватност се осигурява при създаването на цялостен надеждностен модел на обекта. Тя дава възможност за отчитане на взаимното влияние на отделните фактори, определящи надеждността на обектите. А това дава възможност за провеждане на високоефективни мероприятия за подобряване на надеждностните показатели. Но създаването на обобщен надеждностен модел на сложен технически обект е обективно трудна задача. Това обстоятелство произтича от значителната разнородност на физиката на процесите, формиращи надеждността. Поради това едновременното им обхващане в един модел обикновено се извършва на чисто математическо ниво – съвсем формално. Това става по пътя на надеждностно моделиране чрез набор от числени стойности на набори от надеждностни показатели. С изграждането на неформален обобщен надеждностен модел би се преодолял този недостатък.
моделиране надеждност граф електрически вериги.modeling reliability graph electrical circuitsВладимир Илиев Бояджиев BIBLIOGRAPHY [1] P. Dhavakumar, S. Vengadeswaran, Software defect prediction using graph sample and aggregate-attention network optimized with nomadic people optimizer for enhancing the software reliability, Computer Standards & Interfaces, Volume 95, January 2026, 104033, ISSN: 0920-5489, 2025, Elsevier BV, [2] Liyuan Kong, Chunjie Yang, Siwei Lou, Yaoyao Bao, Xiaoke Huang, Li Chai, A graph-guided network with adaptive evaluation and improvement for disturbed sensors in fault-tolerant soft sensor modeling, Knowledge-Based Systems, Volume 318, 7 June 2025, 113497, ISSN: 0950-7051, 2024, Elsevier BV [3] Xin Wang, Hang Wang, MinJun Peng, Interpretability study of a typical fault diagnosis model for nuclear power plant primary circuit based on a graph neural network, Reliability Engineering & System Safety, Volume 261, September 2025, 111151, ISSN: 0951-8320, 2025, Elsevier Ltd. [4] Xinxin Liang, Zuoxu Wang, Jihong Liu, A survey of large language model-augmented knowledge graphs for advanced complex product design, Journal of Manufacturing Systems, Volume 80, June 2025, Pages 883-901, ISSN: 0278-6125, 2025, The Society of Manufacturing Engineers. Published by Elsevier Ltd. |