Нейронечеткая сеть для проектирования ремонтно-обслуживающих баз

Статья посвящена проблеме совершенствования технической эксплуатации автомобилей и транспортно-технологических машин (ТТМ), в частности проектированию ремонтно-обслуживающих баз (РОБ) автомобилей. Как известно, в технической эксплуатации машин важнейшей задачей была и остается задача правильной организации и проектирования РОБ. Для ее решения используется общепринятая методика, в которой завершающим результатом является расчет площади производственного корпуса, а также площади зоны постов и различных производственных подразделений. Но решение является достаточно сложной, что вызвано, главным образом, свойствами неопределенностей данных в задаче. Условия неопределенностей учитывается различными коэффициентами, делениями на категории, рекомендациями, что не добавляет точности решению задачи. По этой причине вновь созданные предприятия по ТО и Р автомобилей дорабатываются в процессе их эксплуатации. Для более обоснованного принятия проектных решений в задачах такого класса могут использоваться интеллектуальные системы и нейросети. Таким образом, была определена цель исследований, которая заключалась в создании нейронной сети для определения проектной площади в производственном корпусе зоны технологических постов для ТО и Р. Результатами работы являются разработанная нейронечеткая сеть для определения площади зоны технологических постов для ТО и Р. Для практического использования результаты рекомендуются для проектирования РОБ парка автомобилей.