Металловеды / Под ред. д.т.н., проф. С.С. Черняк. - Иркутск, ИрГУПС, 2009. - Том 2. - 648 с. - ISBN 978-5-98710-083-7. Авторы: Махутов Н.А., Берман А.Ф., Елисеев С.В. и др. Всего 30 авторов. А.Ф. Берман. Раздел «Повреждение и разрушение элементов механических систем как следствие воздействий, свойств и структуры стали».
Протасов А.В., Зайдес С.А. Надежность крупногабаритных соединений с гарантированным натягом. Обеспечение и методы оптимизации повышения ресурса газовых компрессоров. LAMBERT Academic Publishing, 2011. - 142 с.
Юрин А.Ю., Николайчук О.А., Берман А.Ф. Интеллектуальные системы. Методика и средства разработки для идентификации технического состояния конструкций. LAMBERT Academic Publishing, 2012. - 165 с.
Металловеды и машиностроители / Под ред. д.т.н., проф. С.С. Черняка. – Иркутск: ИрГУПС, 2012. - Том 3. с.346-352. ISBN 978-5-98710-172-8.
Безопасность России. Фундаментальные исследования проблем техногенной безопасности / Под ред. чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ «Знание», 2013. ISBN: 978-5-87633-112-0. Раздел: Информационные технологии и программные системы обеспечения техногенной и природной безопасности / Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И. Агентное моделирование динамики технического состояния. Механические системы. LAMBERT Academic Publishing, 2014. - 146 с.
Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С. Агрегирование предпочтений в группах. Метод и программное средство. LAMBERT Academic Publishing, 2014. - 114 с.
Грищенко М.А., Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Модельно-управляемый подход. Алгоритмическое и программное обеспечение для создания продукционных баз знаний и экспертных систем. LAMBERT Academic Publishing, 2015. - 129 с.
Decision-Making: Processes, Behavioral Influences and Role in Business Management. Editor: Rebecca Hudson. NY. Nova Science Publishers. 2015. ISBN: 978-1-63482-959-5. Chapter: Combination of the Group and Multi-Criteria Decision-Making Methods in Business Management / Maltugueva G.S., Yurin A.Yu.
Николайчук О.А., Павлов Н.Ю., Грищенко М.А. Синтез древовидных структур. Методика и программное средство для интеллектуальной поддержки при определении причин отказов и прогнозировании аварий. – Berlin: LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2015. – 245 с.
Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Научные основы техногенной безопасности. Абросимов Н.В., Агеев А.И., Адушкин В.В., Акимов В.А., Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2015. – 936 с. ISBN: 978-5-87633-131-1
Case-Based Reasoning: Strategies, Developments and Applications. Editor: Tao Lin. NY. Nova Science Publishers. 2016. 189 p. ISBN: 978-1-63482-959-5. Chapter: Application of Case-Based Reasoning and Group Decision-Making Methods for Planning in a Case of Failures of Technical Systems / Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Maltugueva G.S.,Yurin A.Yu.
Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Фундаментальные и прикладные проблемы комплексной безопасности. Абросимов Н.В., Агеев А.И., Адушкин В.В., Акимов В.А., Аксютин О.Е., Алдошин С.М.,Александров А.А., Алешин А.В., Алешин В.А., Алешин Н.П., Асмолов В.Г.,Артамонов B.C., Афиногенов Д.А., Ахметханов Р.С., Баландин Д.В.,Балуевский Ю.Н., Баранов В.В., Баришполец В.А., Бармин Н.В., Барышов С.Н.,Белов П.Г., Белозеров А.С., Беляев И.И., Берман А.Ф. и др. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2017. – 992 с. ISBN: 978-5-87633-161-8
Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Техногенная, технологическая и техносферная безопасность. Абросимов Н.В., Агеев А.И., Адушкин В.В., Акимов В.А., Аксютин О.Е., Алдошин С.М.,Александров А.А., Алешин А.В., Алешин В.А., Алешин Н.П., Асмолов В.Г.,Артамонов B.C., Афиногенов Д.А., Ахметханов Р.С., Баландин Д.В.,Балуевский Ю.Н., Баранов В.В., Баришполец В.А., Бармин Н.В., Барышов С.Н.,Белов П.Г., Белозеров А.С., Беляев И.И., Берман А.Ф. и др. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2018. – 1016 с. ISBN: 978-5-87633-173-1
Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Технология создания продукционных экспертных систем на основе модельных трансформаций / Под.ред. О.А. Николайчук. – Новосибирск: СО РАН, 2019. – 144 c. ISBN 978-5-7692-1646-6. DOI: 10.15372/TECHNOLOGY2019DNO
Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Наука и технологии комплексной безопасности: Постановка проблем. Абросимов Н.В., Агеев А.И., ..., Берман А.Ф. и др. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2021. – 576 с. ISBN: 978-5-87633-197-7
Безопасность России. Правовые, социально-экономические и научно-технические аспекты. Наука и технологии комплексной безопасности: Исследования и разработки. Абросимов Н.В., Агеев А.И., ..., Берман А.Ф. и др. Под ред. Чл.-к. РАН Н.А. Махутова. – М.: МГОФ Знание, 2021. – 876 с. ISBN: 978-5-87633-198-4
Бычков И.В., Ружников Г.М., Федоров Р.К., Хмельнов А.Е., Попова А.К., Авраменко Ю.В., Парамонов В.В., Михайлов А.А., Фереферов Е.С., Гаченко А.С., Юрин А.Ю., Николайчук О.А., Дородных Н.О., Феоктистов А.Г. Концептуальные основы инструментальной, инфраструктурной и прикладной цифровой платформы экологического мониторинга / Фундаментальные основы, методы и технологии цифрового мониторинга и прогнозирования экологической обстановки байкальской природной территории. Сер. "Интеграционные проекты СО РАН" Российская Академия Наук Сибирское Отделение Институт Динамики Систем и Теории Управления имени В.М. Матросова. Новосибирск, 2022.
Берман А.Ф. Некоторые понятия и связь знаний в науке о прочностной надежности и безопасности // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2024. – №3. – С. 9-20.
Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Stolbov A.B., Yurin A.Yu. Creating Virtual Assistants Based on Model Transformations // Pattern Recognition and Image Analysis, 2024, Vol. 34, No. 3, pp. 692–701. DOI: 10.1134/S1054661824700548
2023
Котлов Ю.В., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Использование деревьев событий при автоматизации и интеллектуализации диагностирования и ремонта авиационной техники // Известия высших учебных заведений. Авиационная техника. – 2023. – № 4. – С. 222-228.
Kotlov Yu.V., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Using the Event Trees in the Automation and Intellectualization of Aircraft Diagnostics and Repair // Russian Aeronautics, 2023, Vol. 66, No. 4, P. 902–909. DOI: doi.org/10.3103/S1068799823040323
Yurin A.Yu., Nikolaychuk O.A., Dorodnykh N.O., Stolbov A.B., Kotlov Y.V., Popov V.M. Knowledge Bases Engineering Based on Event Trees Transformations: A Case Study for Aircraft Diagnostics // Proceedings of the Sixth International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’22). Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, Vol. 566, P. 3-12. DOI: 10.1007/978-3-031-19620-1_1
Амирасланов И.В., Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Программное средство извлечения сущностей из семантически аннотированных табличных данных // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2023. – №2(30). – С. 138-151. DOI: 10.25729/ESI.2023.30.2.014
Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. Using Semantic Annotation of Tabular Data for Domain Knowledge Graph Population // Proceedings of the Seventh International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’23). Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, Vol. 777, P. 206-216. DOI: 10.1007/978-3-031-43792-2_20
Yurin A.Yu., Nikolaychuk O.A., Dorodnykh N.O., Stolbov A.B., Denisova D.A. Using an Intelligent Assistant for Aircraft Diagnostics and Maintenance // Proceedings of the Seventh International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI’23). Lecture Notes in Networks and Systems, 2023, Vol. 776, P. 325-333. DOI: 10.1007/978-3-031-43789-2_30
Берман А.Ф. Интерпретация некоторых понятий и определений в государственных стандартах по надежности в технике // Современные авиационные технологии. International Conference on Aviation Engineering. Материалы XVI международной научно-практической конференции. – 2023. – С. 11-15.
Berman A.F., Nikolaychuk O.A. An analogy of the sensitivity for initial conditions of natural and technical objects to ensure the properties of materials // Proceedings of the International Conference “Physical Mesomechanics of Condensed Matter: Physical Principles of Multiscale Structure Formation and the Mechanisms of Nonlinear Behavior” (MESO 2022). AIP Conf. Proc., 2023, Vol. 2899, No. 1, 010001. DOI: 10.1063/5.0162826
Берман А.Ф. Информационная модель процесса формирования неисправностей и отказов опасных технических систем // Материалы VIII Всероссийской конференции с международным участием "Безопасность и мониторинг природных и техногенных систем". – 2023. – C. 10-15.
Shabalin A., Nikolaychuk O.A. Adaptation of the Educational Process Using a Rule-based System // Proceedings of the VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2022, P. 1-6. DOI: 10.1109/ITNT55410.2022.9848764
Пестова Ю.В. Анализ данных из открытых источников для мониторинга объектов Байкальского региона туристской инфраструктуры // Коммуникационные технологии: социально-экономические и информационные аспекты: Всероссийская (с международным участием) молодежная науч.-практ. конф. (Иркутск, 06-20 апреля 2022 г.): материалы. – Иркутск, 2022. – С. 52-57.
Denisova D.A., Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. Ontology Engineering Based on Spreadsheet Data Transformation // 2022 Ural-Siberian Conference on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT), 2022, P. 2004-207. DOI: 10.1109/USBEREIT56278.2022.9923379
Берман А.Ф. Катастрофические отказы сложных механических систем как следствие чувствительности начальных условий // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2022. – №5. – С. 15-32.
Берман А.Ф. техногенная безопасность на основе чувствительности начальных условий сложных механических систем // В сборнике: Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2022). Труды Пятнадцатой международной конференции. Под общей редакцией С.Н. Васильева, А.Д. Цвиркуна. Москва. – 2022. – С. 1025-1034.
Dorodnykh N.O, Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. A Transformation-Based Approach for Fuzzy Knowledge Bases Engineering. In: Dolinina O. et al. (eds) Recent Research in Control Engineering and Decision Making. ICIT 2020. Studies in Systems, Decision and Control, 2021, Vol. 337, P. 76-90. DOI: 10.1007/978-3-030-65283-8_7
Berman A.F., Nikolaichuk O.A., Yurin A.Yu. The validation system for reliability and survivability of unique mechanical systems. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, Vol. 1061, International Conference Aviation Engineering and Transportation (AviaEnT 2020) 21st-26th September 2020, Irkutsk, Russia, 012007. DOI: 10.1088/1757-899X/1061/1/012007
Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. TabbyLD: A Tool for Semantic Interpretation of Spreadsheets Data // Communications in Computer and Information Science. Modelling and Development of Intelligent Systems (MDIS 2020), 2021, Vol. 1341, P. 315-333. DOI: 10.1007/978-3-030-68527-0_20
Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. An RVML extension for modeling fuzzy rule bases // CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the 1st International Workshop on Advanced Information and Computation Technologies and Systems, 2021, Vol. 2858, P. 34-45.
Dorodnykh N.O., Kotlov Y.V., Nikolaychuk O.A., Popov V.M., Yurin A.Yu. End-user development of knowledge bases for semi-automated formation of task cards // CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the 3rd International Workshop on Information, Computation, and Control Systems for Distributed Environments, 2021, Vol. 2913, P. 60-73. DOI: 10.47350/ICCS-DE.2021.05
Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Yurin A.Yu. A Module for Industrial Safety Inspection Planning Based on Self-organization // Lecture Notes in Artificial Intelligence (19th Russian Conference, RCAI 2021, Taganrog, Russia, October 11–16, 2021), 2021,12948: 365-379. DOI: 10.1007/978-3-030-86855-0_26
Kotlov Yu.V., Popov V.M., Yurin A.Yu. Towards designing knowledge bases for aircraft malfunctions diagnostics based on model trans-formations // Journal of Physics: Conference Series (Artificial Intelligence and Digital Technologies in Technical Systems II-2021), 2021, 2060: 012016. DOI: 10.1088/1742-6596/2060/1/012016
Shigarov A.O., Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu., Mikhailov A.A., Paramonov V.V. From web-tables to a knowledge graph: prospects of an end-to-end solution // CEUR Workshop Proceedings. Proceedings of the 4th Scientific-practical Workshop Information Technologies: Algorithms, Models, Systems, 2021, Vol. 2984, P. 23-33.
Дородных Н.О., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Коршунов С.А. Создание нечетких баз знаний на основе преобразования нечетких концептуальных моделей // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2020. – №2(18). – С. 19-35. DOI: 10.38028/ESI.2020.18.2.002
Yurin A.Yu., Dorodnykh N.O. Development of Software Decision-Making Modules Based on a Model-Driven Approach // Russian Advances in Artificial Intelligence: selected contributions to the Russian Conference on Artificial intelligence (RCAI 2020), October 10-16, 2020, Moscow, Russia. (CEUR-Proc, Vol. 2648), pp. 265-279. CEUR-WS.org/Vol-2648/paper23.pdf
Yurin A.Yu., Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Dorodnykh N.O. Knowledge Base Engineering for Industrial Safety Expertise: A Model-Driven Development Approach // In: Dolinina O., Brovko A., Pechenkin V., Lvov A., Zhmud V., Kreinovich V. (eds) Recent Research in Control Engineering and Decision Making. ICIT 2019. Studies in Systems, Decision and Control, 2019, Vol. 199, P. 112-124. DOI: 10.1007/978-3-030-12072-6_11
Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Computer-aided event tree synthesis on the basis of case-based reasoning // Advances in Intelligent Systems and Computing, 2019, Vol. 875, P. 3-12. DOI:10.1007/978-3-030-01821-4_1
Дородных Н.О., Юрин А.Ю. A Model-Driven Development Approach for Case Bases Engineering // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2019. – Т.3. – №9. – С. 179-182.
Berman A.F., Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Event trees transformation for rule bases engineering // Proceedings of the 42nd International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2019, P. 1138-1143. DOI: 10.23919/MIPRO.2019.8757209
Дородных Н.О., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Коршунов С.А. Разработка и использование метамоделей для синтеза спецификаций и кодов баз знаний // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2019. – №2(14). – С. 26-39.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Павлов А.И. Принципы информационной технологии решения междисциплинарных задач обеспечения техногенной безопасности на основе самоорганизации // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2019. – №2(14). – С.5-15.
Дородных Н.О.,Николайчук О.А, Юрин А.Ю. Подход автоматизированной разработки баз знаний на основе трансформации диаграмм Исикавы // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2018. – №4. – С.41-51. DOI: 10.14489/vkit.2018.04.pp.041-051
Дородных Н.О., Коршунов С.А., Павлов Н.Ю., Сопп Д.Ю., Юрин А.Ю. Model Transformations for Intelligent Systems Engineering // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2018. – Т.2. – №8. – С.77-81.
Berman A.F., Maltugueva G.S., Yurin A.Yu. Application of case-based reasoning and multi-criteria decision-making methods for material selection in petrochemistry // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part L: Journal of Materials: Design and Applications, vol. 232 (2018), issue: 3, pp. 204-212. DOI: 10.1177/1464420715620919
Берман А.Ф., Павлов Н.Ю., Николайчук О.А. Метод синтеза и анализа деревьев отказов на основе понятий механизма и кинетики событий // Проблемы анализа риска. – 2018. – Т.15. – №3. – С.62-77.
Грищенко М.А., Дородных Н.О., Коршунов С.А., Юрин А.Ю. Разработка интеллектуальных диагностических систем на основе онтологий // Онтология проектирования. – 2018. – Т.8. – №2(28). – С.265-284. DOI: 10.18287/2223-9537-2018-8-2-265-284
Yurin A.Yu., Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Dorodnykh N.O., Grishenko M.A. The domain-specific editor for rule-based knowledge bases // Proceedings of the 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2018, pp. 1130-1135. DOI: 10.23919/MIPRO.2018.8400176
Yurin A.Yu., Berman A.F., Dorodnykh N.O., Nikolaychuk O.A., Pavlov N.Yu. Fishbone diagrams for the development of knowledge bases // Proceedings of the 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2018, pp. 1136-1141. DOI: 10.23919/MIPRO.2018.8400177
Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Stolbov A.B. The software platform architecture for the component-oriented development of knowledge-based systems // Proceedings of the 41st International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO), 2018, pp. 1234-1239. DOI: 10.23919/MIPRO.2018.8400194
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Трансдисциплинарная модель задачи обоснования свойств материалов и конструкций // Вестник Иркутского государственного технического университета. – 2018. – Т.22. – №8. – С.17-25. DOI: 10.21285/1814-3520-2018-8-17-25
Dorodnykh N.O., Yurin A.Y., Stolbov A.B. Ontology Driven Development of Rule-Based Expert Systems // Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC), 2018, pp. 1-6. DOI: 10.1109/RPC.2018.8482174
Nikolaychuk O.A., Pavlov A.I., Stolbov A.B. Web-Oriented Software System for Agent-Based Modeling Driven by Declarative Specification of Implementation Process // Proceedings of the 3rd Russian-Pacific Conference on Computer Technology and Applications (RPC), 2018, pp. 1-5. DOI: 10.1109/RPC.2018.8482149
Maltugueva G.S., Yurin A.Y. Case-based reasoning for the multi-method decision making// CEUR Workshop Proceedings. Proceedings for First Scientific-practical Workshop Information Technologies: Algorithms, Models, Systems, 2018, Vol. 2221, P. 32-36.
Dorodnykh N.O., Yurin A.Y. A domain-specific language for transformation models // CEUR Workshop Proceedings. Proceedings for First Scientific-practical Workshop Information Technologies: Algorithms, Models, Systems, 2018, Vol. 2221, P. 70-75.
Shigarov A.O., Khristyuk V.V., Paramonov V.V., Yurin A.Y., Dorodnykh N.O. Toward framework for development of spreadsheet data extraction systems // CEUR Workshop Proceedings. Proceedings for First Scientific-practical Workshop Information Technologies: Algorithms, Models, Systems, 2018, Vol. 2221, P. 90-96.
Берман А.Ф., Николайчук О.А. Модель трансдисциплинарной задачи обоснования свойств техногенной безопасности // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций.– 2018. – №6. – С.21-34.
Юрин А.Ю., Берман А.Ф., Николайчук О.А., Дородных Н.О. Разработка продукционных баз знаний для задач экспертизы промышленной безопасности // Информатика и кибернетика. – 2018. – №4 (14). – С. 39-46.
2017
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Обеспечение надежности и безопасности химических и нефтехимических производств методами искусственного интеллекта. Часть 2 // Прикладная информатика. – 2017. – Т.12. – №1(67). – С.26-38.
Николайчук О.А., Берман А.Ф.,Павлов А.И. Прогнозирование технического состояния опасных объектов методом имитационного моделирования // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2017. – №2. – С.131-142.
Nikolaychuk O.A., Berman A.F., Pavlov A.I. Predicting the Technical State of Hazardous Objects via Simulation Modeling // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, 2017, Vol. 46, No. 2, pp. 209-218.
Дородных Н.О., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Автоматизированное создание продукционных баз знаний на основе деревьев событий // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2017. – №2(6). – С.30-41.
Dorodnykh N.O., Yurin A.Yu. About the specialization of model-driven approach for creation of case-based intelligence decision support systems // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2017. – №7. – С. 151-154.
Dorodnykh N.O. Web-based software for automating development of knowledge bases on the basis of transformation of conceptual models // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. – 2017. – №7. – С. 145-150.
2016
Протасов А.В., Вильвер П.Ю. К вопросу о повышении качества производственно-технических процессов // Системы. Методы. Технологии – 2016. – №1. – С.58-62.
Бычков И.В., Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Подход к разработке программных компонентов для формирования баз знаний на основе концептуальных моделей // Вычислительные технологии – 2016. – Т.21. – №4. – С.16-36.
Коршунов С.А., Павлов А.И., Николайчук О.А. Концепция программного средства визуализации результатов имитационного моделирования на основе онтологического подхода // Научная визуализация. – 2016. – №2. – С.120-131.
Зайдес С.А., Протасов А.В., Вильвер П.Ю. Интеграция риск-менеджмента оборудования в нефтегазовый комплекс // Системы. Методы. Технологии. – 2016. – №3. – С.12-16.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Обеспечение надежности и безопасности химических и нефтехимических производств методами искусственного интеллекта. Часть 1 // Прикладная информатика. – 2016. – Т.11. – №5(65). – С.63-75.
Дородных Н.О., Коршунов С.А., Юрин А.Ю. Концепция подхода к созданию программных компонентов генерации баз знаний на основе трансформации концептуальных моделей // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2016. – №2. – С. 111-120.
Дородных Н.О., Коршунов С.А. Программное средство визуализации на основе библиотеки WebGL // Информационные и математические технологии в науке и управлении. – 2016. – №2. – С. 129-136.
Юрин А.Ю. Нотация для проектирования баз знаний продукционных экспертных систем // Объектные системы. – 2016. – №12. – С.48-54.
Дородных Н.О., Юрин А.Ю. Формирование баз знаний продукционного типа на основе UML-моделей // Информатика и кибернетика. – Д.: ДонНТУ, – 2016. – №3(5). – С.44-50.
Махутов Н.А., Берман А.Ф., Николайчук О.А. Некоторые принципы самоорганизации для управления риском техногенных катастроф // Проблемы анализа риска – 2015. – Т.12. – №4. – С.34-45.
Yurin A.Yu. Group Decision Making Methods for Adapting Solutions Derived from Case-Based Reasoning // Scientific and Technical Information Processing, Vol.42 (2015), No. 5, pp. 375–381.
Берман А.Ф., Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Поддержка принятия решений при выборе конструкционных материалов для обеспечения безопасной эксплуатации оборудования // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. – 2015. - №11. – С.73-80.
Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Система поддержки принятия решений, интегрируемая с продуктами платформы «1С: Предприятие 8» // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. – 2015. – №12. – С. 145-153.
Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Модель информационной системы поддержки принятия решений на платформе «1С» // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. – 2014. - №11. – С.14-19.
Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu., Pavlov A.I. A methodology for the investigation of the reliability and safety of unique technical systems. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part O: Journal of Risk and Reliability, vol. 228 (2014), pp.29-38 (doi:10.1177/1748006X13494820).
Малтугуева Г.С., Орлова И.В. Подход к принятию управленческих решений коллективом // Вестник Иркутского Государственного Технического Университета. – 2014. - №6. – С. 35-40.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Кузнецов К.А. Поддержка принятия решений на основе продукционного подхода при проведении экспертизы промышленной безопасности // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2014. – №11. – С.28-35.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Применение прецедентного подхода для поддержки принятия решений при определении причин и прогнозировании инцидентов и аварий // Безопасность труда в промышленности. – 2014. – №11. – С.18-26.
Вильвер П.Ю., Протасов А.В. Интеллектуальная система обучения персонала - основа обеспечения безопасности технологических процессов // Химическое и нефтегазовое машиностроение. – 2013. – №6.
Юрин А.Ю. Методы группового выбора для адаптации решений, полученных в результате рассуждений на основе прецедентов // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2013. – №3. – С.78-85.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов Н.Ю., Юрин А.Ю. Методы и средства автоматизированного построения деревьев событий и отказов // Автоматизация и современные технологии. – 2013. – №9. – С.8-16.
Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С. Обоснование мероприятий по предотвращению повторных отказов на основе прецедентов и методов группового выбора // Автоматизация и современные технологии. – 2013. – №2. – С.16-23.
2012
Протасов А.В., Белова Н.А., Вильвер П.Ю. Использование интеллектуальных тренажеров при обучении операторов как основа обеспечения безопасности технологических процессов // Вестник ИрГТУ. – 2012. – №12. – С.253-260.
Берман А.Ф. Информатика катастроф // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2012. – №3. – С. 17-37.
Юрин А.Ю., Малтугуева Г.С. Применение методов группового выбора в составе прецедентных экспертных систем для обоснования мероприятий по предотвращению повторных отказов технологического оборудования // Вестник компьютерных и информационных технологий. – 2012. – №9. – С.37-44.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Интеллектуальная информационная система анализа отказов // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2012. – №4. – С.88-96.
Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Intellectual data system for analyzing failures. Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 41 (4) (2012) , pp. 337-343.
Павлов Н.Ю. Интеллектуальная программная система автоматизированного построения деревьев событий // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2012. – №1. – С.57-63.
Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Метод поддержки принятия решений в малых группах // Вестник Бурятского государственного университета. Математика. Информатика. – 2012. – №1. – С.26-34.
Берман А.Ф., Москвичев В.В., Николайчук О.А., Павлов А.И., Павлов Н.Ю. Районирование территории Иркутской области по уровню риска на основе индексов опасности и уязвимости // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2012. – №1. – С. 73-81.
2011
Вильвер П.Ю., Протасов А.В. Особенности использования метода индексирования при анализе техногенного риска в России // Вестник ИрГТУ. – 2011. – №11. – С.262-266.
Вильвер П.Ю., Протасов А.В. Имитационное моделирование сложных динамических систем с использованием сетей Петри // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2011. – №7. – С.35-39.
Протасов А.В., Николайчук О.А. Применение метода конечных элементов при оценке прочностной надежности механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. – 2011. – №1. – С.33-37.
Protasov A.V., Nikolaychuk O.A. Applying the finite-element method for evaluating the reliability of mechanical systems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 40 (2011), n.1, pp. 27-30.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Юрин А.Ю., Павлов Н.Ю. Автоматизированное построение деревьев отказов и событий на основе модели динамики технического состояния и методов искусственного интеллекта // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. – 2011. – №1. – С. 40-52.
Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Система имитационного моделирования динамики состояний сложных технических систем на основе агентного подхода // Автоматизация в промышленности. - 2010. - №7. - C.44-48.
Николайчук О.А., Павлов А.И. Применение компонентного подхода для создания системы автоматизации исследований // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2010. - №4. - C.23-32.
Берман А.Ф., Николайчук О.А. Модели, знания и опыт для управления техногенной безопасностью // Проблемы управления. – 2010. – №2. – С. 53 – 60.
Berman A.F., Nikolaychuk O.A., Yurin A.Yu. Intelligent planner for control of failures analysis of unique mechanical systems // Expert Systems with Applications, vol. 37 (2010), pp. 7101–7107.
Николайчук О.А., Юрин А.Ю. Применение прецедентного подхода для автоматизированной идентификации технического состояния деталей механических систем // Автоматизация и современные технологии. - 2009. - N5. - С.3-12.
Малтугуева Г.С., Юрин А.Ю. Алгоритм коллективного выбора на основе обобщенных ранжировок для поддержки принятия решений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2009. - №3. – С.57-62.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Вильвер П.Ю. Моделирование функционирования сложных технологических комплексов на основе модифицированной сети Петри // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2009. – №4. - С.23-29.
2008
Николайчук О.А. Автоматизация исследований технического состояния опасных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. - 2008. - N6. - С.
Nikolaychuk O.A. Automating studies of the technical state of dangerous mechanical systems. Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 37 (2008), n.6, pp. 597-602.
Николайчук О.А., Павлов А.И. Автоматизация исследований на основе компонентно-ориентированного подхода // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. - 2008. - N3. - С.4-16. (http://pitis.tsure.ru/Journal31.htm)
Nikolaychuk O.A., Yurin A.Y. Computer-aided identification of mechanical system's technical state with the aid of case-based reasoning // Expert Systems with Applications, vol. 34 (2008), pp. 635-642.
2007
Berman A. F., Nikolaychuk O.A. Technical state space of unique mechanical systems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability, vol. 36 (2007), n.1, pp. 10-16.
Берман А.Ф., Николайчук О.А. Пространство технических состояний уникальных механических систем // Проблемы машиностроения и надежности машин. - 2007. - N1. - С.14-22.
Берман А.Ф., Васильев С.Н. Условия и источники техногенного риска // Проблемы человеческого риска. - 2007. - N1. - С. 45-50.
Берман А.Ф., Васильев С.Н. Технология обеспечения приемлемого риска аварий механических систем // Проблемы человеческого риска. — 2006. — № 1. — С. 61–69.
2004
Берман А.Ф., Васильев С.Н., Извеков Я.О., Лакеев А.В., Максимкин Н.Н., Николайчук О.А. Параметрическая безопасность многокомпонентных машиностроительных систем // Вестник Бурятского университета. Математика и информатика. Серия 13. - 2004. - Вып.1. - С. 211-224.
Юрин А.Ю., Павлов А.И. Представление и обработка знаний в интеллектных системах повышения безопасности сложных технических систем // Вестник томского государственного университета. - 2004. - N9 (II). - С.72-75.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Инструментальное средство идентификации состояний механических систем // Искусственный интеллект. - Донецк: Наука I освiта, 2004. - N4. - С.268-275.
Берман А.Ф., Николайчук О.А., Павлов А.И., Юрин А.Ю. Онтология надежности механических систем // Искусственный интеллект. - Донецк: Наука I освiта, 2004. - N3. - С.266-271.
2001
Берман А.Ф., Николайчук О.А. Принципы создания системы исследования безопасности сложных технических систем // Программные продукты и системы. - 2001. - N1. - С.6-9.
1999
Берман А.Ф., Николайчук О.А. Моделирование процесса исследования безопасности сложных технических систем // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. - 1999. - N8. - С.185-195.
Берман А.Ф., Николайчук О.А. Структуризация процесса исследования безопасности сложных технических систем // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях. - 1999. - N6. - С. 3-14.
------------------------------------
Берман А.Ф. Деградация механических систем. - Новосибирск: Наука, 1998. - 320. УДК 539:621-192 ББК 34.43 Б50 ISBN 5-02-031235-5
Изложены результаты исследования и формализации структурной организации процессов деградации материалов в конструкциях, разрушения конструктивных элементов и отказов уникальных механических систем, подвергшихся комплексному воздействию факторов. Причинно-следственный комплекс протекания рассматриваемых процессов представлен механизмом, кинетикой и параметрами повреждения, разрушения и отказа. Формализация осуществлена с помощью графологических и логических моделей, а также функций алгебры логики. Описаны процессы повреждения материалов и разрушения конструктивных элементов вследствие коррозионного растрескивания, водородного охрупчивания, коррозионной и механической усталости, эрозии. Показаны подходы к исследованию и обеспечению надежности механических систем с помощью современных информационных технологий.
Монография предназначена для специалистов, занимающихся исследованием и обеспечением надежности механических систем, а также для преподавателей, аспирантов и студентов физико-механических и машиностроительных специальностей.
Ответственный редактор доктор технических наук, профессор Ю.М. Краковский
Рецензенты: доктор технических наук, профессор П. И. Остроменский доктор технических наук, профессор Ю.В. Димов
Утверждено ученым советом Института динамики систем и теории управления СО РАН
Издание осуществлено при финансовой поддержке Сибирского отделения РАН
ТП-96-П-N 88
ОТ РЕДАКТОРА
Монография посвящена актуальной проблеме деградации механических систем как основной причины отказов и аварий. В большинстве работ по этой тематике использован в той или иной мере вероятностно-статистический подход, который требует достаточно больших объемов экспериментальных данных для своего обоснования. Для уникальных механических систем накопление однородной статистической информации не всегда возможно.
Существенной новизной данной публикации является развитие информационного подхода, когда отказ рассматривается как физико-механический процесс, который поддается диагностированию и прогнозированию, а значит, управлению. В основе информационного подхода заложены графологические модели процессов формирования параметров повреждения, разрушения, отказа, аварийной ситуации и аварии.
Представление отказа в виде последовательности событий уже используется на практике при применении деревьев отказов, но в этом случае отказ - это, как правило, функция структуры системы. В данной монографии отказ и авария суть процессы, зависящие от свойств материала, его структуры, внешних воздействий, конструкции элемента, системы и т.д. Это, в свою очередь, позволило выделить уровни событий, каждый из которых описывается набором параметров (параметры повреждения, разрушения, отказа, аварийной ситуации и аварии).
Предложенный подход для решения задач надежности и технической безопасности позволит эффективнее применять такой мощный инструмент, каковым являются современные информационные технологии.
В основу монографии положены результаты экспериментальных исследований, проведенных автором для установления причин отказов и аварий в химических и нефтехимических производствах. Используются достижения в области механики и физики прочности и разрушения для описания причинно-следственных связей на различных иерархических уровнях процесса деградации механических систем.
Автор монографии доктор технических наук, заведующий лабораторией ИДСТУ СО РАН, член рабочей группы по обеспечению надежности и технической безопасности в химической и нефтехимической промышленности обобщил многолетний опыт работы в данной области, который будет весьма полезен для специалистов.
Ю.М. Краковский, д.т.н, профессор
ПРЕДИСЛОВИЕ
Основными причинами аварий в промышленности и на транспорте являются повреждения и разрушения элементов машин и конструкций, с одной стороны, вследствие повышения удельной нагруженности, комплексности воздействующих факторов, невозможности качественных испытаний, низкого качества изготовления, технического обслуживания и ремонта, с другой — вследствие ощутимого разрыва между исследованиями в области физики и механики деформации, разрушения, прочности и ресурса объектов, особенно в присутствии различных сред в сложном напряженно-деформированном состоянии.
В связи с этим необходимы существенные изменения и дополнения методологии создания и применения технических (ТС) и механических систем (МС), которые позволят учитывать многочисленные факторы, ранее игнорируемые как по объективным, так и по субъективным причинам.
Такое положение привело к необходимости поиска путей преодоления разрыва между механическими, физическими и химическими аспектами деградации элементов и систем, а затем между механо-физико-химической деградацией и теорией надежности, оценивающей, предупреждающей и преодолевающей последствия неустранимой или случайной деградации.
Отсутствует общепринятая теория надежности и технической безопасности уникальных МС, позволяющая эффективно планировать и развивать прикладные исследования в этой области, а значит повышать надежность. В связи с этим в первую очередь требуется единообразная методология сбора и обработки информации об отказах и авариях с целью выявления научных фактов и формулировки гипотез для построения и совершенствования моделей процессов формирования отказов и аварий.
В данный момент наиболее эффективными при исследованиях в рассматриваемой области являются современные информационные технологии. Они позволяют не только накапливать и анализировать информацию для решения вышеупомянутой фундаментальной проблемы, но и параллельно решать некоторые типы прикладных задач.
Наука о надежности ТС и МС связана практически со всеми отраслями наук. Действительно, хорошо известно, что надежность ТС и МС зависит не только от использования знаний, входящих в технические науки, но и от достижений в таких науках, как химия, физика, биология, физиология, психология, математика, а также в таких комплексных науках, как бионика, эргономика, кибернетика, физическая химия, статистическая физика, информатика и др.
Сейчас наметилась тенденция к объединению научных дисциплин, направленных на решение проблем надежности и технической безопасности на различных стадиях жизненного цикла объектов. "Нужно перестать поступать так, словно природа делится на дисциплины, как в университетах" (Рассел А. Аккофф [99]). Это высказывание можно с успехом распространить и на технику.
В данной работе на основе проведенных экспериментальных исследований, испытаний и опыта эксплуатации уникальных аппаратов и трубопроводов химических и нефтехимических производств получены научные факты и осуществлены некоторые обобщения, которые могут быть распространены на любые уникальные механические системы как с системных, так и с предметных позиций.
Автор не претендует на исчерпывающее изложение современного состояния всех научных направлений, изучающих деградационные процессы, отказы и их формализацию. Но предлагаемая читателю работа содержит результаты лабораторных экспериментов, испытаний и опыт эксплуатации, осмысленные автором на основе информационного подхода.
------------------------------------
Краковский Ю.М. Математические и программные средства оценки технического состояния оборудования / Ю.М. Краковский. — Новосибирск: Наука, 2006. — 228 с.
УДК 004.422 ББК Ч 48 (73) К78 ISBN 5-02-032463-9.
В монографии изложено математическое, информационное и программное обеспечение мониторинга, диагностирования и прогнозирования технического состояния оборудования по виброданным для различных отраслей промышленности, включая транспорт. Приведены результаты практического применения созданных программных средств.
Книга рассчитана на специалистов в области технической диагностики, а также аспирантов и стулентов соответствующего профиля. Табл. 11. Ил. 74. Библиогр 43 назв.
Рецензенты: доктор технических наук В.Б. Головченко доктор технических наук В.И. Зоркальцев кандидат технических наук О.А. Николайчук
Утверждено Ученым советом института динамики систем и теории управления СО РАН Издание осуществлено при финансовой поддержке Сибирского отделения РАН
Знания того, кто идет глубже, неизменно оказываются уже. И. Гольман
ВВЕДЕНИЕ
Любое механическое оборудование подвержено в процессе эксплуатации различным воздействиям, приводящим к неисправностям и отказам. Существующая система технического обслуживания недостаточно совершенна. Это влечет за собой появление внезапных отказов, приводящих к нарушениям технологического процесса, увеличению затрат на восстановление и ремонт, авариям, которые могут привести к существенному экономическому и экологическому ущербу и ряду других негативных явлений. Данная проблема для нашей страны становится все более актуальной, так как старение оборудования во многих отраслях промышленности, включая транспорт, значительно опережает темпы технического перевооружения. В связи с этим в настоящее время особое внимание уделяется совершенствованию системы технического обслуживания и ремонта машин и оборудования. Наиболее перспективным является обслуживание по техническому или фактическому состоянию (ОФС), которое позволяет минимизировать ремонтные работы и увеличить на 25-40 % межремонтный ресурс по сравнению с планово-предупредительным (профилактическим) методом обслуживания. Базируется ОФС на объективной и достоверной информации о техническом состоянии машин и оборудования. Поэтому в последние десятилетия и за рубежом, и в нашей стране интенсивно развивается техническая диагностика [1, 6, 17, 27, 28, 33, 34, 36, 39].
В настоящее время широкое применение получил один из методов диагностики — вибрационная диагностика [10, 12, 26, 29, 37, 41]. Возникающие в процессе функционирования оборудования вибрационные процессы высокоинформативны, достаточно полно отражают техническое состояние многих деталей и узлов. В нашей стране это направление особенно интенсивно развивается в нефтеперерабатывающей и нефтехимической промышленности. Ведущие организации этой отрасли, такие как Госгортехнадзор России, Центрхиммаш, ВНИИПИнефть, Интертехдиагностика, НИИхиммаш (Москва и Иркутск), наиболее активно занимаются разработкой и внедрением современных методов обслуживания оборудования, включая обслуживание по техническому (фактическому) состоянию [30-32, 36].
Особое место при этом занимает вибрационный мониторинг, позволяющий не только осуществить контроль основных параметров и выявить тенденции их изменений, но и сделать объективную оценку технического состояния оборудования. Системы мониторинга оборудования — наиболее эффективное средство снижения затрат при переходе на техническое обслуживание машин и оборудования по их фактическому состоянию. При этом экономия в среднем по статистическим данным развитых стран мира составляет около трети затрат на ремонт и обслуживание. И это без учета такого важного фактора, как снижение вероятности крупных аварий с тяжелыми последствиями для окружающей среды.
Одна из задач мониторинга — прогнозирование технического состояния оборудования. Мониторинг с заданным периодом контроля параметров оборудования или непрерывный не требует обязательного прогнозирования остаточного ресурса (хотя для планирования загрузки ремонтных служб и для заказа комплектующих подобное прогнозирование необходимо). Если же используется мониторинг с переменным периодом контроля параметров, то возникает необходимость определить время следующего измерения. Эта задача и решается методами прогнозирования.
Внедрение в производство современных информационных технологий позволяет обрабатывать большие объемы данных измерений, что значительно способствует разработке эффективных математических и программных средств мониторинга и диагностирования оборудования на основе данных вибрационных измерений. Важность оценки технического состояния оборудования для практических нужд промышленности определяется и изменением учебных программ в технических вузах. Это подтверждается введением таких дисциплин, как "Основы технической диагностики" и "Средства технической диагностики", а также лицензированием специальностей "Безопасность технологических процессов и производств" и "Приборы и методы контроля качества и диагностики".
В настоящий момент ощущается дефицит литературы, посвященной данной тематике. Это объясняется несколькими причинами. Выделим из них две. 1. Многогранность тематики, связанной с оценкой технического состояния оборудования даже по виброданным, поэтому изложить этот вопрос комплексно и компактно в одной монографии весьма трудно. 2. В последние годы подготовлено несколько коммерческих программ, посвященных мониторингу и диагностированию оборудования по виброданным. Но разработчики этих программ не заинтересованы раскрывать их алгоритмическую часть. Более того, даже в центрах подготовки вибродиагностов алгоритмические особенности мониторинга и диагностирования оборудования не раскрываются. Все это в совокупности и побудило автора подготовить данную книгу (насколько она получилась удачной судить читателям). Эта работа, с одной стороны, базируясь на публикациях автора [18-24, 42], является монографией, посвященной математическим, информационным и программным аспектам оценки технического состояния оборудования по виброданным. С другой стороны, автор стремился, чтобы эта книга была полезной студентам, аспирантам и практикующим диагностам, интересующимся данным научно-техническим направлением. По этой причине им включен обзорный материал в первых главах работы, а также подготовлены примеры и приложения.
Работа состоит из семи глав и трех приложений. Первые две главы посвящены общим вопросам технической диагностики и стратегии обслуживания оборудования по фактическому состоянию; третья и четвертая — математическому обеспечению, включая математическое описание вибросигнала и прогнозирование остаточного ресурса оборудования; пятая и шестая — информационно-программному обеспечению оценки технического состояния оборудования, включая описание автоматизированной системы мониторинга, диагностики и прогнозирования технического состояния оборудования, разработанной при участии автора. Особенность этой системы -реализация гибкого мониторинга, когда оценка технического состояния оборудования осуществляется по индивидуальным границам, полученным по результатам измерений значений параметров технического состояния.
Особенность прогнозирования остаточного ресурса оборудования — использование разнородной информации, содержащей помимо результатов мониторинга информацию экспертов. Автоматизированная диагностика основана на классификаторе [26], который содержит более 100 дефектов.
В седьмой главе приведены результаты апробации созданной автоматизированной системы мониторинга, диагностики и прогнозирования технического состояния оборудования.
Автор признателен ответственному редактору профессору А.Ф. Берману и рецензентам докторам технических наук В.Б. Головченко, В.И. Зоркальцеву и кандидату технических наук О.А. Николайчук за внимание к работе. Автор благодарит своих аспирантов С.В. Симонова, С.Н. Эльхутова и М.В. Ситчихину за реализацию и апробацию программного обеспечения по мониторингу, диагностированию и прогнозированию технического состояния оборудования по виброданным.
------------------------------------
По вопросам получения полных текстов обращаться к д.т.н.
Этот e-mail адрес защищен от спам-ботов, для его просмотра у Вас должен быть включен Javascript
Публикации