Автоматизация процесса проектирования составов бетонных смесей и их корректировки на основе прогнозирования качества будущего бетона с использованием четких и нечетких моделей тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Лихачев, Денис Валерьевич

• Лихачев, Денис Валерьевич
• кандидат технических наук
• 2004

Оглавление диссертации кандидат технических наук Лихачев, Денис Валерьевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 АНАЛИЗ МЕТОДИК ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА БЕТОНА

1.1 КЛАССИФИКАЦИЯ БЕТОНОВ И ОСНОВНЫЕ ТРЕБОВАНИЯ, ПРЕДЪЯВЛЯЕМЫЕ К НИМ

1.2 МЕТОДИКИ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

1.3 МЕТОДИКА ПЛАНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТА ДЛЯ ИСПЫТАНИЙ ОПЫТНЫХ ОБРАЗЦОВ БЕТОНА

1.4 ВЫБОР НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

1.5 ВЫВОДЫ

ГЛАВА 2 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ И ПЛАНИРОВАНИЯ ИСПЫТАНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ЧЕТКИХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

2.1 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА, ПРОГРАММЫ И ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

2.2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА, ПРОГРАММЫ И ПРОГРАММНО-ТЕХНИЧЕСКОГО КОМПЛЕКСА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ИСПЫТАНИЙ

2.3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

2.4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОЦЕССА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ИСПЫТАНИЙ

2.5 ВЫВОДЫ

ГЛАВА 3 ФОРМИРОВАНИЕ НОВОГО ПОДХОДА К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

3.1 НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И НЕЧЕТКОСТИ В ТРАДИЦИОННОМ ПРОЦЕССЕ ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

3.2 НОВЫЙ ПОДХОД К СОЗДАНИЮ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ 66 3.3. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ТЕРМИНОЛОГИЯ НЕЧЕТКИХ СИСТЕМ, ИСПОЛЬЗУЕМЫХ В НОВОМ ПОДХОДЕ.

3.4 РАЗРАБОТКА СТРУКТУРЫ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ НА ОСНОВЕ НОВОГО ПОДХОДА

3.5 ВЫВОДЫ

ГЛАВА 4 ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ НЕЧЕТКИХ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ

4.1 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА И НЕЧЕТКОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦЕССА АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

4.2 РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА И НЕЧЕТКОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ПРОЦВССА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА БЕТОНА

4.3 РАЗРАБОТКА ОБЩЕЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ СОСТАВОВ БЕТОННЫХ СМЕСЕЙ

4.4 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ СИСТЕМ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ НА

ОБЩЕЙ ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ

4.5 ВЫВОДЫ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация процесса проектирования составов бетонных смесей и их корректировки на основе прогнозирования качества будущего бетона с использованием четких и нечетких моделей»

В современном строительстве не обойтись без бетонных смесей, их используют при возведении широкого диапазона искусственных сооружений от фундаментов зданий до мостов высокой сложности. Основными критериями, предъявляемыми к производству бетона, являются минимально возможные сроки и качество исполнения [1.3]. Время выполнения заказа на производство бетона зависит от уровня технологического процесса, персонала и оборудования. На качество продукта влияют вышеуказанные факторы плюс качество используемых заполнителей (цемента, песка, щебня и химических добавок) [4, 5].

Потребность в бетоне с различными качественными параметрами с течением времени не уменьшается, однако к его качеству предъявляются все более и более жесткие требования. Задача по удовлетворению выпуска бетона в увеличивающихся объемах в рамках одного бетонного завода может быть решена двумя путями: увеличением производственных площадей, расширением и распараллеливанием технологических процессов; повышением производительности существующих процессов и обслуживающего их оборудования. При этом задача повышения качества бетона и в том, и в другом случае остаются главным критерием всего производства в целом [6. 11].

Повышение производительности приготовления бетонных смесей в рамках одного завода связано с автоматизацией измерения параметров исходного сырья (компонентов), устройств, с автоматизацией расчета рецептур, с автоматизацией подачи сырья и формирования смеси, с автоматизацией тракта выдачи готового продукта и его качественных показателей.

Работы по созданию автоматизированных систем управления процессами приготовления бетонных смесей начинались в 1980 году в рамках целевой программы 01Д026 Госстроя СССР и выполнялись параллельно несколькими коллективами разработчиков в Москве, Минске, Киеве и Баку. Несколько позже аналогичные работы велись в рамках различных региональных программ в Харькове, Одессе, Риге и других городах. В 1986 году разработки были продолжены в рамках одного из разделов комплексной программы научно-технического прогресса стран-членов СЭВ под эгидой Госкомитета по науке и технике СССР и при участии СССР, ГДР, НРБ и ЧССР. Практически на протяжении всего этого периода времени ряд иностранных фирм (Lohia, Stetter и др.) предпринимал энергичные усилия по выходу на рынок с аналогичными системами управления [12]. По времени технологический процесс приготовления бетонной смеси, включая подбор состава и лабораторные испытания, занимает около 30 суток [3, 13, 14]. Как отмечается в работах д.т.н. проф. Малининой JI.A., проф. Михайлова В.В. (НИИЖБ Госстроя), а также профессоров: Миронова С.А., Френкеля И.М.(НИИЖБ Госстроя), Баженова Ю.М. и Горчакова Г.И. (МИСИ) одной из самых важных операций технологического процесса производства железобетонных конструкций является подбор (проектирование) состава бетонной смеси. В результате проектирования состава бетонной смеси должно быть определено соотношение между компонентами, при котором будет гарантирована прочность бетона в конструкции, с учетом технологии ее изготовления, необходимая подвижность бетонной смеси и экономичность бетона (минимальный расход цемента).

Проектирование состава бетона включает: назначение требований к бетону; выбор материалов и получение данных, характеризующих их свойства; определение предварительного состава бетона; корректировку состава в пробных замесах. При корректировке проводят предварительные испытания для получения уточненных зависимостей свойств бетона и бетонной смеси, приготовленных на данных компонентах и оборудовании по принятой технологии, от водоцементного отношения и других факторов. При проведении этих испытаний используются математические методы факторного планирования эксперимента и обработки его результатов [13]. Основная сложность автоматизации проектирования состава бетонной смеси заключается в том, что характеристики компонентов, бетонной смеси и бетона, соответствующие удовлетворительному качеству, имеют нечеткий характер, то есть находятся в определенных диапазонах значений. Как следствие установление связей между параметрами готового изделия (бетона) или прогнозирование его качества представляет собой сложную проблему, решение которой лежит в сфере новых подходов, базирующихся на современных информационных, программных и компьютерных технологиях [108. 110].

Объектом исследования является технологический процесс изготовления бетонной смеси для тяжелых бетонов.

Предметом исследования является процесс автоматизированного проектирования составов бетонных смесей.

Целью диссертационной работы является снижение времени и трудоемкости при проектировании составов бетонных смесей и снижение брака в процессе проектирования при заданном качестве бетона.

Исходя из этой цели, в работе поставлены следующие основные задачи:

• Провести анализ систем автоматизации планирования эксперимента для проектирования состава бетонной смеси (БС) и систем подбора состава бетонных смесей с учетом использования в их составе химических добавок.

• Разработать на основе четких математических моделей (ММ) программу и программно-технический комплекс (ПТК) процесса планирования эксперимента по испытанию образцов состава БС.

• Разработать систему автоматизированного проектирования (САПР) составов бетонных смесей с использованием четких ММ и провести ее испытания.

• Разработать алгоритм и ММ прогнозирования качества бетона в условиях нечеткого представления параметров компонентов, бетонной смеси и конечного продукта - бетона.

• Сформулировать подход к САПР составов БС с учетом использования нечеткой ММ прогнозирования качества бетона.

• Разработать имитационную модель САПР БС на базе нечетких ММ.

• Провести экспериментальные исследования параметров компонентов БС на имитационной модели.

Методы и средства исследований. При решении диссертационных задач были использованы методы математической статистики, теории нечетких множеств, планирования эксперимента, факторного анализа. Экспериментальные исследования проведены на производственной базе ОАО «Мостострой-66» (г.Орел). Численная реализация математических моделей и оптимизационных процедур осуществлялась на ЭВМ с помощью разработанного пакета прикладных программ. Обработка экспериментальных данных осуществлялась на ЭВМ с использованием специализированных программ.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Предложен новый подход к автоматизированному проектированию составов бетонных смесей, основанный на представлении параметров компонентов (включая химические добавки) БС, технологического процесса и готового изделия в виде нечетких множеств и их преобразованиях.

2. В рамках вышеуказанного подхода разработана математическая модель автоматизированного проектирования состава бетонной смеси в условиях нечеткого представления данных (НМ1).

3. В рамках сформулированного подхода разработана нечеткая математическая модель (НМ2) прогнозирования качества бетона.

4. Разработана обобщенная компьютерная имитационная модель проектирования составов бетонных смесей на основе НМ1 и НМ2.

5. Разработаны программы и программно-технический комплекс, автоматизирующие процесс проектирования составов БС, базирующиеся на существующей методике проектирования составов тяжелых бетонов с учетом использования химических добавок (четкие модели).

6. Разработаны программа и программно-технический комплекс, автоматизирующие процесс планирования испытаний образцов бетона с последующей обработкой экспериментальных данных, базирующиеся на основе теории многофакторного эксперимента.

Практическую ценность работы составляют:

- Алгоритмы, программы и компьютерная имитационная модель (ИМ) автоматизированного проектирования составов бетонных смесей в условиях нечеткого представления параметров компонентов бетонной смеси и бетона.

- ПТК, основанный на использовании существующей методики проектирования составов тяжелых бетонов с учетом использования химических добавок (свидетельство об официальной регистрации программы №2002611417).

- ПТК, реализующий существующие алгоритмы планирования испытаний образцов бетона.

- Устройство для определения подвижности бетонной смеси, защищенное в виде полезной модели (авторское свидетельство RU 21278).

Положения, выносимые на защиту:

1. Подход к автоматизированному проектированию составов бетонных смесей, основанный на представлении параметров компонентов (включая химические добавки) БС, технологического процесса и готового изделия в виде нечетких множеств и их преобразованиях.

2. Математическая модель автоматизированного проектирования состава бетонной смеси в условиях нечеткого представления данных (НМ1).

3. Нечеткая математическая модель (НМ2) прогнозирования качества бетона.

4. Компьютерная имитационная модель проектирования составов бетонных смесей на основе НМ1 и НМ2.

5. Программы и программно-технический комплекс, автоматизирующие процесс проектирования составов БС с применением химических добавок и процесс планирования испытаний образцов бетона с последующей обработкой экспериментальных данных.

На основе приведенных в диссертационной работе исследований на базе предприятия ОАО «Мостострой-66», г.Орёл в 2001 году было внедрено устройство для определения подвижности бетонной смеси (Приложение А), в 2002 году была внедрена программа для ЭВМ и ПТК по подбору состава тяжелого бетона (Приложение Б), в 2003 году принято решение об использовании методики прогнозирования качества бетонной смеси и реализованной на ее основе программе для ЭВМ.

По результатам различных разделов диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ в журналах и сборниках. Основные положения диссертационной работы докладывались на международной конференция «Энерго- и ресурсосбережение - XXI век» (ОрелГТУ, июнь-июль 2001г., г.Орел), на 6-ой Всероссийской научно-технической конференции «Методы и средства измерений физических величин» (25-26 сентября 2002г., г.Н.-Новгород, Межрегиональное Верхне-Волжское отделение Академии технологических наук РФ), на региональной научно-технической конференции «Новые технологии в научных исследованиях, проектировании, управлении, производстве» (23-25 апреля 2002г., г.Воронеж, Воронежский государственный технический университет), на международной конференции «Технологические комплексы, оборудование предприятий строительных материалов и стройиндустрии» (август 2003г., г.Белгород, БГТУ им. В.Г.Шухова), на международной научно-технической конференции «Информационные технологии в науке, образовании, производстве» (ИНТОП) (11-12 мая 2004г, г.Орел, ОрелГТУ), на ежегодных научных конференциях и семинарах ОрелГТУ.

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка используемых источников, включающего 110 наименований, и приложений. Объем диссертации 114 страниц машинописного текста, 27 рисунков, 9 таблиц, 11 приложений на 34 страницах.

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Лихачев, Денис Валерьевич

4.5 ВЫВОДЫ

До использования компьютерной программы нечеткого проектирования с прогнозированием о будущей прочности бетона специалисты могли судить приблизительно и основываясь на своем собственном опыте. Но при этом любой специалист обязательно проведет экспериментальную проверку спроектированного состава с целью убедится в собственной правоте. Также не следует забывать, что проектирование традиционным способом довольно емкий процесс с точки зрения временных затрат.

Применение программы для ЭВМ и программно-технического комплекса позволяет:

- сократить до нескольких десятков секунд время, затрачиваемое на проектирование состава бетонной смеси;

- отображать прогнозируемое значение прочности бетона для спроектированного состава бетонной смеси;

- осуществлять коррекцию состава бетонной смеси в зависимости от результатов прогноза качества при неизменном составе заполнителей смеси за счет их количественного перераспределения задолго до изготовления опытных образцов;

- повысить эффективность работы сотрудников строительных лабораторий за счет использования менее квалифицированных сотрудников для подбора состава;

- сократить брак на производстве бетона за счет прогнозирования качества на стадии проектирования.

Все эти преимущества значительно повышают эффективность использования программы и программно-технического комплекса нечеткого проектирования состава заполнителей бетонной смеси с прогнозированием качества бетона, что в свою очередь ведет к сокращению времени технологического процесса производства бетона.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Подведем итоги проделанной работы. Основными результатами являются следующие:

1) Предложен подход к проектированию состава бетонной смеси с прогнозированием качества, основанный на представлении параметров бетонной смеси, параметров ее компонент, параметров технологического процесса, параметров химической добавки, и параметров готового бетона в виде нечетких множеств и их преобразованиях с использованием единой функции принадлежности для всех терм-множеств Т(Х) входных данных, позволивший разработать математическую модель САПР составов БС с прогнозированием прочности бетона.

2) В рамках предложенного подхода разработана математическая модель автоматизированного прогнозирования качества бетонной смеси по параметрам компонент, добавок и требованиям к конечному продукту, основанная на представлении нечетких множеств указанных параметров в виде нечетких преобразований и позволяющей при частой смене сырья и предъявляемых требований к качеству бетона сократить время на подготовку к производству, материальные затраты, использование труда специалистов высокой квалификации и стабилизировать параметры готовых изделий.

3) Разработана математическая модель автоматизированного проектирования составов бетонных смесей по параметрам компонент, добавок и требованиям к конечному продукту на базе сформулированного метода, базирующаяся на представлении нечетких множеств указанных параметров в виде нечетких преобразований и позволяющей при частой смене сырья и предъявляемых требований к качеству бетона сократить время на подготовку к производству, материальные затраты, использование труда специалистов высокой квалификации и стабилизировать параметры готовых изделий.

4) Разработана имитационная модель на базе математических нечетких моделей проектирования составов бетонных смесей и прогнозирования их качества, которая объединяет их в единый комплекс проектирования с прогнозированием качества готового бетона на стадии подготовки к производству, что ведет к значительной экономии людских, временных и материальных ресурсов. При этом нечеткая математическая модель проектирования состава бетонной смеси и нечеткая математическая модель прогнозирования качества будущего бетона в качестве преобразования входных параметров используют термы фаззификации в виде экспоненциальной функции, в качестве нечетких выводов - максиминные композиции (композиционное правило Заде), а в качестве методов дефаззификации - соответственно метод медианы и метод наименьшего максимума.

5) Разработана математическая модель автоматизированного подбора состава бетонной смеси, позволяющая сократить время расчетов по подбору состава бетонной смеси, повысить эффективность работы сотрудников строительных лабораторий, повысить качество бетонной смеси за счет более высокой точности расчетов, более гибко подходить к процессу подбора состава бетона в вопросе введения новых химических добавок и их характеристик.

6) Разработана математическая модель автоматизированного планирования испытаний образцов бетона с обработкой экспериментальных данных. Данная модель позволяет получить многие зависимости исследуемых свойств бетона, тем самым открывается возможность с помощью ЭВМ и программного обеспечения прогнозировать те или иные свойства будущей бетонной смеси за короткое время с учетом изменения параметров входящих компонентов в широких пределах. Автоматизация выбора и накопления самих моделей планирования факторных экспериментов еще больше сокращает время и повышает объективность рассматриваемого процесса, а это и предопределяет экономию времени, энергетических и интеллектуальных затрат при планировании экспериментов для испытания опытных образцов бетонной смеси.

На базе полученных математических моделей разработаны следующие компьютерные программы:

1. программа автоматизированного подбора состава бетонной смеси;

2. программа автоматизированного планирования испытаний образцов бетона с последующей статистической обработкой экспериментальных данных;

3. программа автоматизированного прогнозирования прочности бетона. Данный комплекс программ:

1. позволяет сократить длительность процесса проектирования состава с 760 часов до 0,1 - 0,2 часа;

2. нормативная трудоемкость проектирования снизилась с 20 н/час до 0,2 н/час;

3. стоимость процесса проектирования одного варианта состава бетонной смеси снизилась с 969,61 руб. до 10,5 руб.;

4. ожидаемый годовой экономический эффект внедрения результатов автоматизации процесса проектирования составляет ~ 38 365 рублей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Лихачев, Денис Валерьевич, 2004 год

1. Буров Ю.С. Технология строительных материалов и изделий. М.: Высшая школа, 1971. - 265с.

2. Попов J1.H. Строительные материалы и детали. М.:Стройиздат, 1973. -392с.

3. Шестоперов С.В. Технология бетона. Учебное пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1977. - 432с.

4. Гордон С.С. Прогноз долговечности железобетонных конструкций. Бетон и железобетон, 1992, №6, с.23-25.

5. Гордон С.С. Производство морозостойких железобетонных конструкций. Механизация строительства, 2001, №7, с.22-26.

6. Дараган К.А. Развитие и совершенствование железобетонных мостов. Краснодар: КПИ, 1982, -90с.

7. Лукин Н.П., Лозницкий А.С., Семенов С.В. Долговечность железобетонных автодорожных мостов. Совершенствование технологии строительства, повышение качества и долговечности конструкций автодорожных мостовых сооружений. Труды СоюздорНИИ, М.,1987, с.52-56.

8. Ken W. Day. Concrete mix design, quality control and specification // Academic Press, Boston, MA, 2000. 432 p.

9. Мусохранов B.B. Щетинина E.H. Проблемы мостовой отрасли на современном этапе и пути их решения. Обзорная информация, в.З, М., Информавтодор,1998, -56с.

10. Подвальный A.M., Каприелов С.С. Обеспечение долговечности бетонаи железобетона конструкций транспортных сооружений // Транспортное строительство. -№ 10,1996, с. 15-17.

11. Рязанов Ю.С. Качество строительства мостов. Автомобильные дороги. 1990, №4, с. 6-7.

12. АСУ процессами приготовления бетонных смесей. Современные технологии автоматизации, 1996, №1, с.44-47.

13. Руководство по подбору составов тяжелого бетона. / НИИ бетона и железобетона Госстроя СССР М.:Стройиздат., 1979.-103с.

14. Баженов Ю.М. Способы определения состава бетона различных видов. Учеб. Пособие для вузов. М., Стройиздат, 1975. 268с.

15. Анин Ю.М. И др. Рекомендации по технологии применения химических добавок при производстве монолитных бетонных и железобетонных конструкций тоннелей и метрополитенов. М.: Издательство НИИ Транспортного строительства, 1988. - 30с.

16. Бетон и железобетонные изделия. Материалы для изготовления бетона. -М.:Издательство стандартов, 1980. 231с.

17. Добавки в бетон мостовых сооружений. Опыт применения. Материалы совещания научно-производственных, проектных и мостостроительных организаций. Орел, 2000. 32 с.

18. Злепкин Н.Д. Долговечность мостовых сооружений. / Добавки в бетон мостовых сооружений. Опыт применения // Материалы совещания научно-производственных, проектных и мостостроительных организаций в г.Орле 17 февраля 2000г., Орел, Упрдор. Москва-Харьков;

19. АООТ «Мостострой-66», 2000г. с.3-5.

20. Андреева А.Б. Пластифицирующие и гидрофобизирующие добавки в бетонах и растворах: Учебное пособие. М.: Высш. шк., 1988. - 55с.

21. ГОСТ 13015.0-83. Конструкции и изделия бетонные и железобетонные сборные. Общие технические требования. М.:Издательство стандартов,1986.- 13 с.

22. ГОСТ 26633-91. Бетоны тяжелые и мелкозернистые. Технические условия. М.:Издательство стандартов, 1992. - 21с.

23. ГОСТ 7473-94. Смеси бетонные. Технические условия. М.ТУП ЦПП, 2003.- 18с.

24. Контроль качества на строительстве мостов. Пособие для инженерно-технических работников мостостроительных организаций. / Сост.

25. Е.А. Варшавский, Б.В. Милованов, Е.П. Глушков. М.: Недра, 1994 - 302с.

26. ГОСТ 10178-85. Портландцемент и шлакопортландцемент. Технические условия. М.:Издательство стандартов, 1988. - 7с.

27. ГОСТ 310.1-76 ГОСТ 310.3-76, ГОСТ 310.4-81, ГОСТ 310.5-80, ГОСТ 310.6-85. Цементы. Методы испытаний. - М.:Издательство стандартов, 1985. - 39с.

28. ГОСТ 8735-88. Песок для строительных работ. Методы испытаний. М.: Издательство стандартов, 1989. - 32с.

29. ГОСТ 8736-93. Песок для строительных работ. Технические условия. М.: Издательство стандартов, 1995. - 13с.

30. ГОСТ 8267-93. Щебень и гравий из плотных горных пород для строительных работ. Технические условия /Госстрой России. М.:ГУП ЦПП, 2001.-20с.

31. ГОСТ 8269.0-97. Щебень и гравий из плотных горных пород и отходовпромышленного производства для строительных работ. Методы физико-механических испытаний /Госстрой России. М.:ГУП ЦПП, 1998. -99с.

32. ГОСТ 23732-79. Вода для бетонов и растворов. Технические условия. М.: Издательство стандартов, 1998. - 5с.

33. ГОСТ 10180-90. Бетоны. Методы определения прочности по контрольным образцам. М.:Издательство стандартов, 1990. - 45 с.

34. ГОСТ 18105-86. Бетоны. Правила контроля прочности. М.:Издательство стандартов, 1989. - 17с.

35. ГОСТ 22690.0-77 ГОСТ 22690.4-77. Бетон тяжелый. Методы определения прочности без разрушения приборами механического действия. -М.:Издательство стандартов, 1982. - 23с.

36. ГОСТ 22690-88. Бетоны. Определение прочности механическими методами неразрушающего контроля. М.:Издательство стандартов, 1988. -26с.

37. СНиП 3.09.01-85. Производство сборных железобетонных конструкций и изделий/Госстрой СССР.- М.:ЦИТП Госстроя СССР, 1988. 45с.

38. Руководство по применению химических добавок в бетоне /НИИЖБ Госстроя СССР.-М.: Стройиздат, 1980. 55с.

39. СНиП 82-02-95. Федеральные (типовые) элементные расхода цемента при изготовлении бетонных и железобетонных изделий и конструкций/Госстрой России.- М.:ФГУПЦПП, 1996. 15с.

40. Король В.И. Visual Basic 6.0, Visual Basic for Applications 6.0. Язык программирования. Справочник. -M.: КУДИЦ-ОБРАЗ., 2000.-448с.

41. Гарнаев А.Ю. Microsoft Excel 2000: разработка приложений. СПб.: БХВ - Санкт-Петербург, 2000.-576с.

42. Ахназарова С.Л., Кафаров В.В. Оптимизация эксперимента в химии и химической технологии: Учебное пособие для химико-технологических вузов. М.: Высшая школа, 1978. - 319с.

43. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд.-М.:Финансы и статистика, 1983. 471 с.

44. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. М.: Наука, 1986. — 544с.

45. Виноградов Ю.С. Математическая статистика и ее применение в текстильной и швейной промышленности. М.: Издательство Легкаяиндустрия, 1970.-263с.

46. Гмурман B.C. Теория вероятности и математическая статистика. -М.:СтандартГИЗ, I960.- 425с.

47. ГОСТ 10181-2000. Смеси бетонные. Методы испытаний /Госстрой России. М.:ГУП ЦГТП, 2001. - 30с.

48. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон./К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.;под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993.-368с.

49. Алиев Р.А., Церковный А.Э., Мамедова Г.А. Управление производством при нечеткой исходной информации. М.:Энергоиздат, 1991. - 203с.

50. F. Martin McNeill and Ellen Thro, "Fuzzy Logic: A practical approach", Academic Press, 1994. 350 pages

51. Toshiro Terano, Kiyoji Asai, and Michio Sugeno, "Fuzzy Systems Theory and its Applications", Academic Press, 1992, 268 pages.

52. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Д.А.Поспелова. М.: Наука, 1986. -312 с.

53. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств.- М.:Радио и связь, 1982.- 432 с.

54. Mamdani Е. Н. Applications of fuzzy algorithms for simple dynamic plant. Pore. IEE. vol. 121, n. 12, pp. 1585-1588, 1974.

55. A quick look at fuzzy TECH T-MP Microchip Technology Inc., 1995 - 42p.

56. Didier Dubois, Henri Prade, and Ronald R. Yager, editors "Readings in Fuzzy Sets for Intelligent Systems", Morgan Kaufmann Publishers, 1993. 916 pages

57. Аверкин A.H., Гаазе-Рапопорт М.Г., Поспелов Д.А. Толковый словарь по искусственному интеллекту.- М.:Радио и связь, 1992.- 256 с.

58. Кафаров В.В., Дорохов И.А., Марков Е.П. Системный анализ процессов химической технологии: Применение нечетких множеств. М.:Наука, 1986.-319с.

59. Заде JI.A. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессовпринятия решений.- В кн.: Математика сегодня.- М.:3нание, 1974, с. 5-49.

60. Борисов А.Н., Глушков В.И. Использование нечеткой информации в экспертных системах. Новости искусственного интеллекта, 3, 1991, с. 13 -41

61. Earl Сох, "The Fuzzy Systems Handbook: A Practitioner's Guide to Building, Using, and Maintaining Fuzzy Systems", Academic Press, Boston, MA 1994. 615 pages

62. Fuzzy Logic Toolbox. User's Guide, Version 2. The Math Works, Inc., 1999.

63. Норвич A.M., Турксен И.Б. Построение функций принадлежности.- В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения/Под ред. P.P. Ягера. М.: Радио и связь, 1986.- С. 64-71.

64. Заде JI.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений.-М. Мир, 1976.-165 с.

65. Mamdani Е.С., Assilian С. An Experiment in Linguistic Synthesys with a Fuzzy Logic Controller //Int I.Man-machine Studies. Vol.7, 1975. p.22-26

66. Zade L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning. Part 1,2, 3 // Information Sciences, n. 8 pp. 199-249, pp.301-357; n. 9 pp. 43-80.

67. Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления.-М.:Энергоиздат, 1981.- 232 с.

68. Yagashita О., Itoh О., and Sugeno М. Application of fuzzy reasoning to the water purification process, in Industrial Applications of Fuzzy Control, Sugeno M, Ed. Amsterdam: North-Holand 1985, pp. 19-40.

69. Борисов A.H., Алексеев A.B., Меркурьева Г.В. и др. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений.- М: Радио и связь. 1989.-304 с.

70. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием нечеткой логики: Учеб. пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1995. -80 с.

71. Гумбатов P.T. Методология построения системы управления биохимической очисткой сточных вод с применением технологии искусственного интеллекта. //Приборы и системы управления. №11-М.:1999. с.49 - 56.

72. Орловский С.А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Радио и связь, 1981. — 286 с.

73. Ротштейн А.П., Штовба С.Д. Влияние методов деффазификации на скорость настройки нечеткой модели // Кибернетика и системный анализ.-2002.-№1.

74. Хорошевский В.Ф. Механизмы вывода решений в экспертных системах.-М.: МИФИ, 1988.- 44 с.

75. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. -376 с.

76. Теория автоматического управления: учебник для ВУЗов по специальности автоматика и телемеханика. В 2-х частях. 4.2. Теория нелинейных и специальных систем автоматического управления / Под ред. А.А. Воронова М.: Высшая школа, 1987. - 504с.

77. Тейз А., Грибомон П., Луи Ж. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию.-М.:Мир, 1990.- 432 с.

78. Построение экспертных систем /Под ред. Ф. Хейеса-Рота и др. М: Мир, 1987.-441 с.

79. Мелихов А.Н., Берштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой.- М.: Наука, 1990.- 272 с.

80. Куликов Г.Г., Брейкин Т.В., Арьков В.Ю. Интеллектуальные информационные системы: Учеб. пособие / Уфимск. гос. авиац. техн. ун-т. -Уфа, 1999. -120 с.

81. Кузьмин В.Б. Построение групповых решений в пространствах четких и нечетких бинарных отношений.- М:Наука, 1982.- 168 с.

82. Амамия М., Танака Ю. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект.-М.: Мир, 1993.-400 с.

83. Будущее искусственного интеллекта/Под ред. К.Е. Левитина и Д.А. Поспелова,- М.: Наука, 1991. 302 с.

84. Ларичев О.И., Мечитов А.И., Мошкович Е.М., Фуремс Е. М. Выявление экспертных знаний,- М.гНаука, 1989.- 128 с.

85. Макеев С.П. Декомпозиция задачи вычисления функции от взаимодействующих нечетких переменных. Техническая кибернетика, 5,1990, с. 207-211.

86. Левин Р., Дранг Д., Эделсон Б. Практическое введение в технологию искусственного интеллекта и экспертных систем с иллюстрациями на Бейсике.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 239 с.

87. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа.-М.: Радио и связь, 1982.- 184 с.

88. Мешалкин В.П. Экспертные системы в химической технологии. М.: Химия, 1995.-368 с.

89. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.- М.:Энергоатомиздат,1991.- 286 с.

90. Маковский В.А., Похлебаев В.И, Базы знаний (экспертные системы). М.: Издательство стандартов, 1993. - 37 с.

91. Поспелов Д.А. Моделирование рассуждений.- М.: Радио и связь, 1989,- 184 с.

92. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам.- М: Мир, 1989.- 388 с.

93. Экспертные системы для персонального компьютера: методы, средства, реализации: справочное пособие.- Мн.:Выс. шк., 1990.- 197 с.

94. Экспертные системы. Принципы работы и примеры/Под ред. Р. Форсайта.-М.: Радио и связь, 1987.- 224 с.

95. Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.- 191 с.

96. Ягер P.P. Множества уровня для оценки принадлежности нечетких подмножеств. В кн.: Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения. М.: Радио и связь, 1986, 71-78.

97. Хорошевский В.Ф. Автоматизация программирования экспертных систем.-М.: МИФИ, 1988.- 64 с.

98. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.- 320 с.

99. Стефани Е.П. Основы построения АСУ ТП. Учебное пособие для вузов-М.: Энергоиздат, 1982. 352с.

100. В.Н.Волкова, А.А.Денисов Основы теории систем и системного анализа:Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Системный анализ и управление». СПб.: Издательство СПбГТУ, 1997510 с. Табл. - 36. Ил. - 128. Библиогр. - 288 назв.t

101. Вопросы кибернетики. Логика рассуждений и ее моделирование.- М: ВИНИТИ, 1983.- 179 с.

102. Ахо А., Хопкрофт Дж., Ульман Дж. Построение и анализ вычислительных алгоритмов.- М:Мир, 1979.- 536 с.

103. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Примеры использования.- Рига:3инатне, 1990.- 184 с.

104. ГОСТ 10060.0-95 ГОСТ 10060.4-95 Бетоны. Методы определения морозостойкости /Минстрой России. - М.:ГУП ЦПП, 1997. - 71с.

105. ГОСТ 12730.0-78 ГОСТ12730.4-78. Бетоны. Методы определения плотности, влажности, водоглощения и пористости. - М.:Издательство стандартов, 1985. - 31с.

106. ГОСТ 12730.5-84. Бетоны. Методы определения водонепроницаемости. -М.: Издательство стандартов, 1989. 16с.

107. Контроль качества с помощью персональных компьютеров/ Т. Макино, М. Охаси, и др.- М.: Машиностроение, 1991.- 224 с.

108. Машиностроение. Энциклопедия. T.III-7. Измерения, контроль, испытания и диагностика /В.В. Клюев, Ф.Р.Соснин, В.Н.Филинов и др. -М. Машиностроение, 1996. 464с.

109. Ю8.Ерютина Е.П., Суздальцев А.И. Прогнозирование качества хлебобулочных изделий и автоматизация процесса выбора добавок// Проблемы здорового питания: Тезисы докладов 1-й Международной научно-практической конференции. Орел:ОрелГТУ, 1998.-С.124-126.

110. Ерютина Е.П., Колоколов Ю.В., Суздальцев А.И. Сокращениеэнергетических и временных затрат производства хлебобулочных изделий при компьютерном прогнозировании их качества./ Межвузовский сборник научных трудов.- Брянск, 1998.-С.26-29.

111. Ю.Ерютина Е.П., Колоколов Ю.В., Суздальцев А.И. Моделирование процесса прогнозирования качества хлебобулочных изделий по параметрам исходного сырья. //Хранение и переработка сельхозсырья. 1999. №11,-с.48-49.