Интеллектуальное сопровождение производственных процессов на железнодорожном транспорте

• Автор: Осокин, Олег Викторович
• Шифр специальности: 05.22.08
• Научная степень: Докторская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Екатеринбург
• Количество страниц: 355 с. : ил.

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. СОСТОЯНИЕ ПРАКТИКИ И ИССЛЕДОВАНИЯ ПО ТЕМЕ

1.1. Развитие информатизации производственных процессов на

железнодорожном транспорте

1.2. Развитие интеллектуальных подходов к управлению

производственными процессами на транспорте

1.3. Интеллектуальные системы и принципы их организации

1.4. Системы управления с искусственным интеллектом

1.5. Этапы проектирования интеллектуальных систем

1.6. Интеллектуальный анализ как основа для построения интерактивных
технологий
1.7. Построение интеллектуальной информационной среды в системе
управления
1.8. Анализ методов расчёта транспортных систем
Выводы к главе
Глава 2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ПРОЦЕССОВ
РАСЧЁТА СТАНЦИЙ И УЗЛОВ
2.1. Использование имитационного моделирования для расчёта станций
2.2. Принципы построения подсистемы САПР для интеллектуального
построения моделей в автоматизированном режиме
2.3. Структура и функции подсистемы САПР
2.4. Автоматизированное построение имитационной модели
2.4.1. Отображение схемы путевого развития
2.4.2. Отображение транспортных устройств в модели
2.4.3. Отображение технологического процесса
2.4.4. Автоматизированное построение маршрутов
2.4.5. Отображение маршрутов в модели
2.4.6. Отображение схемы станции

2.4.7. Построение маршрутов па графе
2.4.8. Построение простого маршрута
2.4.9. Моделирование времени занятия маршрута
2.4.10. Моделирование перемещения вагонов и составов
2.5. Реализация интеллектуального сопровождения моделирования в
имитационной системе ИСТРА
2.6. Реализация в модели управляющих операций
Выводы к главе
Глава 3. ИМИТАЦИОННАЯ ЭКСПЕРТИЗА ПРОЕКТОВ РАЗВИТИЯ
ТРАНСПОРТНОЙ ИНФРАСТРУКТУРЫ
3.1. Задачи расчёта железнодорожных станций и имитационная
экспертиза
3.2. Технология имитационной экспертизы
3.3. Направленная последовательность экспериментов при расчёте
3.4. Общесистемная оценка станции
3.5. Поэлементный анализ загрузки элементов станции
3.6. Автоматическая обработка результатов расчёта
3.7. Структурный и функциональный анализ работы станции
3.8. Анализ процесса работы станции
Выводы к главе
Глава 4. ОРГАНИЗАЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА
4.1. Необходимость перехода к интеллектуальному анализу
4.2. Преимущества автоматизированного интеллектуального анализа
4.3. Автоматизированная аналитическая система как аппарат для новых
видов анализа
4.4. Использование информационного хранилища в интерактивном
анализе
4.4.1. Принципы построения информационного хранилища
4.4.2. Аналитический аппарат хранилища
4.4.3. Взаимодействие с оперативными базами данных

4.5. Интеллектуальный анализ в имитационном моделировании
Выводы к главе
Глава 5. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЕ СОПРОВОЖДЕНИЕ ПРОЦЕССОВ
УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ
5.1. Проблема
5.2. Метод автоматизированного управления транспортными потоками
5.3. Метод автоматизированного управления многоструйными потоками
5.4. Автоматизированная подготовка исходных данных
для методов оптимизации
Выводы к главе
Глава 6. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ ОБРАЩЕНИЯ ВАГОНОВ,
ЛОКОМОТИВОВ И ПОЕЗДООБРАЗОВАНИЯ
6.1. Расчёт оптимального режима оборота частных вагонов
6.1.1. Проблема
6.1.2. Оптимизация процесса обращения вагонов
6.1.3. Решение практических задач использования частных вагонов
6.2. Управление оборотом поездных локомотивов
6.2.1. Проблема
6.2.2. Модель автоматизированного расчёта схемы оборота локомотивов
6.2.3. Отображение захода локомотивов в депо
6.2.4. Задание начального состояния для расчёта
6.3. Планирование поездообразования
6.3.1. Современная система планирования поездообразования
6.3.2. Интеллектуальная система планирования поездообразования
6.3.3. Технология интерактивной разработки тана поездообразования
6.3.4. Достоверность результатов расчёта поездообразования
Выводы к главе
Глава 7. ПЛАНИРОВАНИЕ СОГЛАСОВАННОГО ПОДВОДА
ВАГОНОВ И ГРУЗОВ
7.1. Проблема

Такой принцип предполагает наличие у системы взаимосвязанных реакций на определённые внешние воздействия, приводящих к одному и тому же практическому результату.
Принцип динамического самопрограммирования.
Это способность создавать сложные и при этом оптимальные программы деятельности, которые непрерывно корректируются на основании анализа ситуаций с учётом текущей действительности, прошлых событий и прогнозирования будущего. Так, например, образование элементарного условного рефлекса представляет собой выработку новой программы поведения. Усложнение рефлексов означает всё более высокую самоорганизацию поведенческих программ. В кибернетическом смысле основная функция высшей нервной деятельности состоит в динамическом поведении самопрограммирования.
1.4. Системы управления с искусственным интеллектом
Сложные устройства, автоматические или автоматизированные (функционирующие путём взаимодействия с человеком), предназначенные для решения специальных задач, будем называть техническими комплексами (ТК).
Функционирование ТК предполагает управление им. Основным звеном системы управления (СУ) большинства ТК является человек, так как за ним остаётся право принятия решений. Научно-технический прогресс выдвинул такие требования, выполнение которых превышает естественные возможности человека. Опыт развития техники показывает, что прогресс можно обеспечить путём повышения степени автоматизации, то есть переложения на технику части (или всех) функций человека (Рисунок 1.10). Так можно исключить несоответствие между потребными и имеющимися у человека возможностями. Но в этом случае возникают принципиальные трудности, связанные с необходимостью автоматизации интеллектуальных функций человека, ведь условия их реализации являются в значительной мере неполными,