Комплексная оценка долговечности сварных разрезных подкрановых балок стохастическими и нейросетевыми методами тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.23.01, кандидат технических наук Ким, Игорь Владимирович

• Ким, Игорь Владимирович
• кандидат технических наук
• 2005

Оглавление диссертации кандидат технических наук Ким, Игорь Владимирович

Введение.

Глава 1. Анализ повреждаемости подкрановых балок.

1.1. Конструктивные решения подкрановых балок.

1.2. Повреждаемость подкрановых балок.

1.3. Допустимость эксплуатации поврежденных подкрановых балок.

1.4. Анализ существующих методов оценки долговечности.

1.4.1. Оценка долговечности по критерию роста усталостной трещины.

1.4.2. Синергетические модели разрушения.

1.4.3. Классический подход к прогнозированию долговечности.

1.4.4. Методы теории надежности.

1.4.5. Оценка долговечности по критерию коррозионного износа.

1.5. Неполнота, недостаточность и неточность информации при оценке остаточной долговечности.

1.6. Цели и задачи исследования.

Глава 2. Оценка долговечности в условиях недостаточности данных.

2.1. Виды недостаточности данных.

2.2. Использование неточных величин.

2.2.1. Неточные величины при оценке долговечности.

2.2.2. Описание состояния конструкции.

2.2.3. Построение стохастической модели долговечности на этапе роста усталостной трещины.

2.3. Использование нечетких величин.

2.3.1. Нечёткие величины при оценке долговечности.

2.3.2. Построение нечеткой модели долговечности на этапе роста усталостной трещины.

2.4. Уменьшение неопределенности знаний.

2.4.1. Неопределенность знаний при оценке долговечности.

2.4.2. Задание неопределенности посредством случайных величин.

2.4.3. Задание неопределенности посредством нечетких величин.

2.5. Уменьшение влияния неполноты знаний.

2.5.1. Неполнота знаний при оценке долговечности.

2.5.2. Метод сводных показателей.

2.6. Методы моделирования на нейронных сетях.

2.6.1. Описание методов нейросетевого моделирования.

2.6.2. Выбор модели нейронной сети.

2.6.3. Метод обратного распространения ошибки.

2.6.4. Оценка достоверности нейросетевых моделей.

2.6.5. Построение нейросетевой модели долговечности на этапе роста усталостной трещины.

2.7. Выводы по главе 2.

Глава 3. Поправочная функция для определения коэффициента интенсивности напряжений.

3.1. Расчетные формулы.

3.2. Расчет напряженно-деформированного состояния подкрановой балки с трещиной в стенке вблизи верхнего пояса.

3.3. Расчет коэффициента интенсивности напряжений.

3.4. Расчет поправочной функции fK.

3.5. Выводы по главе 3.

Глава 4. Критерии долговечности поврежденных подкрановых балок.

4.1. Формализация оценок долговечности.

4.2. Методы получения четких значений при оценке долговечности (дефазификация).

4.3. Определение критериев перехода подкрановой балки в неработоспособное состояние на этапе роста усталостной трещины.

4.4. Определение критериев необходимости проведения профилактических осмотров и планово-предупредительных ремонтов.

4.5. Выводы по главе 4.

Глава 5. Методика комплексной оценки долговечности поврежденных подкрановых балок.

5.1. Общее описание методики.

5.2. Алгоритм и программа.

5.3. Определение сроков профилактических осмотров и межремонтных периодов подкрановых балок серии 1.426-2.

5.4. Примеры расчета остаточной долговечности подкрановых балок.

5.4.1. Исходные данные.

5.4.2. Пример расчета.

5.4.3. Расчет по предлагаемой методике.

5.5. Усиление подкрановых балок.

5.6. Выводы по главе 5.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Комплексная оценка долговечности сварных разрезных подкрановых балок стохастическими и нейросетевыми методами»

Подкрановые балки за время своей эксплуатации испытывают широкий спектр воздействий, накапливая в результате ряд повреждений (таких, как усталостные трещины, погнутости, ослабление и разрушение креплений элементов, отрыв элементов и др.). Кроме того, любая подкрановая балка имеет набор дефектов, появившихся на стадии монтажа (прожоги, подрезы, непровары и т. п.).

Существующие модели позволяют определить зависимость скорости роста трещин от их длины и на основе критериев трещиностойкости (например, силового, деформационного, энергетического) оценить долговечность поврежденной подкрановой балки. Однако при этом не учитывается стохастическая природа исходных данных (параметров трещиностойкости стали, параметров изменения нагрузок и т. п.). Также невозможно учесть недостоверность и неполноту данных. Определение долговечности конструкции сводится к рассмотрению развития трещины без учета разброса параметров материала и нагрузок, за счет чего появляется значительная погрешность в расчетах. На практике же необходимо иметь возможность предварительной (качественной) оценки долговечности с целью определения необходимости проведения более подробных исследований для определения количественных оценок. В этом случае имеющаяся информация будет неполной, относительно некоторых величин могут быть сомнения в достоверности или точности. Существующие методы оценки остаточного ресурса на этапе роста усталостной трещины (РУТ) не позволяют провести подобную оценку. Также не представляется возможным провести комплексную оценку долговечности конструкции с одновременным использованием различных методов определения долговечности.

В последнее время широкое распространение в различных областях науки получили методы теории нечетких множеств, теории возможностей и нейромоделирования. Однако не исследованным остается их применение для оценки долговечности.

Таким образом, существует необходимость разработки методики расчета долговечности подкрановых балок, более полно учитывающей специфику воздействий, свойства материалов, комплексный характер работы конструкции, а также позволяющей проводить оценку долговечности при наличии неполной, недостаточной и неточной информации.

Цель данного диссертационного исследования: создание методики комплексной оценки долговечности эксплуатирующихся сварных разрезных подкрановых балок с трещиноподобными дефектами сварки и появившимися в процессе эксплуатации усталостными трещинами в условиях недостаточности информации о режимах нагружения, особенностях эксплуатации, свойствах стали и зон сварных соединений.

Основные задачи исследования:

1. Провести анализ и классифицировать основные виды недостаточности используемой информации при оценке долговечности эксплуатирующихся сварных разрезных подкрановых балок с трещиноподобными дефектами сварки и появившимися в процессе эксплуатации усталостными трещинами. Установить их влияние на результаты оценки долговечности.

2. Определить поправочную функцию fK для нахождения коэффициента интенсивности напряжений в зависимости от номинальных напряжений и длины трещины в эксплуатирующихся сварных разрезных подкрановых балках с трещиноподобными дефектами сварки и появившимися в процессе эксплуатации усталостными трещинами.

3. Определить в терминах нейромоделирования, теории нечетких множеств и теории возможностей предельные состояния, соответствующие исчерпанию долговечности сварных разрезных подкрановых балок с трещиноподобными дефектами сварки и появившимися в процессе эксплуатации усталостными трещинами, а также периодичность проведения профилактических осмотров и планово-предупредительных ремонтов.

4. Создать методику комплексной оценки долговечности эксплуатирующихся сварных разрезных подкрановых балок с трещиноподобными дефектами сварки и появившимися в процессе эксплуатации усталостными трещинами в условиях недостаточности информации о режимах нагружения, особенностях эксплуатации, свойствах стали и зон сварных соединений.

Заключение диссертации по теме «Строительные конструкции, здания и сооружения», Ким, Игорь Владимирович

5.6. Выводы по главе 5

Разработанная методика комплексной оценки долговечности поврежденных подкрановых балок с учетом стохастической природы параметров элементов в условиях наличия нечеткой и неполной информации об объекте основывается на следующих положениях: информационная обеспеченность (точность и достоверность) оценки долговечности дефектных подкрановых конструкций соответствует информационной обеспеченности исходных данных; в процессе оценки долговечности подкрановых конструкций расчет ведется по нескольким существующим методикам для повышения точности результата, при этом в качестве синтезирующего механизма используется моделирование посредством нейронных сетей; объем информации, необходимой для использования выбранных методик, при необходимости доводится до требуемого значения посредством бутстрап-расширения выборок, использования данных, взятых из технической и справочной литературы; индекс достоверности данных при необходимости устанавливается специалистом-экспертом на основе имеющейся нечисловой информации; подбор параметров моделей нейронных сетей производится методами обучения с учителем и смешанными методами; при этом допустимо использование метода обратного распространения ошибки, метода встречного распространения ошибки, генетических алгоритмов, метода обучения отжигом; результаты моделирования на нейронных сетях (нечеткие множества, представляющие комплексную оценку долговечности дефектной подкрановой конструкции) формализуются посредством перехода вероятностной (оценка риска эксплуатации с соответствием оценке долговечности в баллах) шкале, при этом на основе теории возможностей определяется пара значений возможность-необходимость, что позволяет получить интервальные значения оценки; достоверность оценки определяется на основе информационно статистической теории измерений посредством обработки результатов моделирования на нескольких нейронных сетях. Изложен алгоритм расчетов, описан программный комплекс, реализующий разработанные методики. Проведенные расчеты остаточной долговечности поврежденных подкрановых балок по существующим и по разработанной методике показывают удовлетворительное совпадение результатов в случае использования одной базовой методики. В случае использования нескольких базовых методик полученный результат имеет большую достоверность чем по каждой из них в отдельности. Показано, что разработанная методика позволяет согласовать результаты существующих методик, предоставляя при этом численную оценку достоверности результатов. На основе анализа функций принадлежности нечетких множеств, описывающих долговечность поврежденных подкрановых балок предложена формула для определения сроков профилактических осмотров и межремонтных периодов во время и после окончания интегрально-безопасного периода эксплуатации конструкции.

1. При оценке долговечности подкрановых балок с усталостными трещинами появляются следующие виды информационного дефицита: неточность, нечеткость, неопределенность и неполнота. Основными причинами их появления являются погрешности измерений и расчетов; стохастический характер величин нагрузок и механических свойств материалов; недостоверность и неполнота знаний о действительной работе подкрановых балок. При этом неполнота и неточность полностью неустранимы. Показаны пути уменьшения влияния неопределенности и использования нечеткости. Разработаны способы формализации неполноты, неопределенности и неточности данных посредством методов теории вероятности, теории нечетких множеств и теории возможностей.

2. Обоснована необходимость оценки долговечности подкрановых балок с усталостными трещинами с учетом стохастической природы параметров элементов и нагрузок.

3. Определена поправочная функция fK для вычисления коэффициента интенсивности напряжений в зависимости от номинальных напряжений и длины трещины в подкрановых балках.

4. Критерием долговечности подкрановых балок в терминах теории нечетких множеств и теории возможностей является снижение ниже допустимого уровня Рбп безопасности эксплуатации, являющейся нечеткой величиной, определенной на основе стохастического моделирования на базе нейронных сетей.

5. Разработаны методологические основы комплексного определения долговечности на основе моделирования посредством нейронных сетей. Выделены следующие этапы оценки долговечности: обучение многослойной сети с прямыми связями; математическое моделирование на нейронной сети, по результатам которого получается функция принадлежности нечёткого множества, характеризующего долговечность подкрановой балки; переход к численной оценке долговечности.

Создана методика комплексной оценки долговечности эксплуатирующихся сварных разрезных подкрановых балок с трещиноподобными дефектами сварки и появившимися в процессе эксплуатации усталостными трещинами в условиях недостаточности информации о режимах нагружения, особенностях эксплуатации, свойствах стали и зон сварных соединений. Для балок серии 1.426-2 получены таблицы для определения сроков межремонтных периодов и профилактических осмотров, обеспечивающих заданный уровень надежности эксплуатации.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Ким, Игорь Владимирович, 2005 год

1. Абовский Н. П., Абросимов П. С., Бабанин В. Б., Ланкин Ю. П., Смолянинова Л. Г. Автоматическое управление конструкциями с помощью нейронных сетей: Учеб. пособие. — Красноярск: КрасГАСА, 1997. — 88 с.

2. Александров М. П., Гохберг М. М., Ковин А. А. Справочник по кранам. -М.: Машиностроение, 1988. 342 с.

3. Алтунин А. Е., Семухин М. В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. — Тюмень: Изд-во Тюменского гос. унта, 2000. — 352 с.

4. Аннабердиев А. X. Оценка усталостной долговечности элементов подкрановых конструкций на основе информации о ресурсе, нагруженности и прочности: Автореф. дис. . канд. техн. наук.: 01.02.06 / Донской гос. техн. ун-т — Ростов-на-Дону, 1993. — 20 с.

5. Балина В. С., Мядянкас Г. Г. Прочность, долговечность и трещиностойкость при длительном циклическом нагружении. — СПб.: Политехника, 1994. — 204 с.

6. Барцев С. И., Ланкин Ю. П. Сравнительные свойства адаптивных сетей с полярными и неполярными синапсами / Препринт № 196Б. — Красноярск: КрасГАСА, 1993. — 27 с.

7. Богданофф Дж., Козин Ф. Вероятностные модели накопления повреждений. — М.: Мир, 1989. — 270 с.

8. Болотин В. В. Прогнозирование ресурса машин и конструкций. — М.: Машиностроение, 1984. — 312 с.

9. Брауде В. И., Семенов Л. Н. Надежность подъемно-транспортных машин. Л.: Машиностроение, 1986. — 340 с.

10. Броек Д. Основы механики разрушения. М.: Высш. шк., 1980. - 368 с.

11. БуравлевА. И. Способ оценки достоверности экспертных измерений // Измерительная техника — 1995. — №10. — С. 15 17.

12. Вакуленко А. А., Петинов С. В., Полежаева Е. А. Статистическое описание роста трещин усталости // Механика разрушения, надежность и техническая диагностика тонкостенных конструкций: Межв. сб. науч. тр. — Н. Новгород, 1996. — 120 с.

13. Васнев А. Л. Новый непараметрический метод построения псевдовыборки при бутстрапе авторегрессии / npenpHHT#BSP/2001/049R. — М.: Российская экономическая школа, 2001. — 29 с.

14. Венгерович М. Г., Никульшин В. Р. Эвристический метод расчета сложных технологических систем: Труды Одесского политехнического университета. — Одесса: Изд-во Одесского политехи, ун-та, 1996. — Вып.2. — С. 36-39.

15. Вентцель Е.С. Теория вероятностей: Учеб. для вузов. — 6-е изд. стер. — М.: Высш. шк., 1999. — 576 с.

16. Владимиров В. П., Романов А. Е. Дисклинации в кристаллах. — Л.: Наука, 1986. — 219 с.

17. Волчихин В. И., Иванов А. И. Биометрия: быстрое обучение искусственных нейронных сетей. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. ун-та, 2000.40 с.

18. Герцбах И. Б., Кордонский X. Б. Модели отказов. — М.: Сов. радио, 1966. —166 с.

19. Герцев О. И. Матричные методы обработки нечеткой информации в информационных системах. — Автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.13.01 / Самарск. гос. архитектурн. строит, академия — Самара, 2001.19 с.

20. ПГпр 1LIIIIDD Г П ТлГ(ЦЛ П)Л о»»»*""^ »л Ппм^г, •-»• I I • I I C^I'l^riHUrlrilNU n riuixpwiwil IW I *»г\ы. I l^n^U^Uиерархических процессов. — М.: Мир, 1988. — 287 с.

21. Головинский П. А., Ушаков И. И. Кинетика фрактального роста трещины // Надежность и долговечность строительных материалов и конструкций: Материалы междунар. научно-техн. конф.: В 3 частях. — Волгоград: ВолгГАСА, 1998. — Ч. 2. — С. 78 80.

22. Горбань А. Н. Обучение нейронных сетей. — М.: СП Параграф, 1990. — 156 с.

23. ГОСТ 25.504-82. Расчеты и испытания на прочность. Методы расчета характеристик сопротивления усталости. — М.: Изд-во стандартов, 1981. — 25 с.

24. ГОСТ 27.310-95. Надежность в технике. Анализ видов, последствий и критичности отказов. Основные положения. — Введ. 01.01.1997. — М.: Изд-во стандартов, 1995. — 13 с.

25. Грабар И. Г. Синергетика и усталостное разрушение металлов. — М.: Наука, 1989. —С. 191-199.

26. Градов О. М., Попов Е. А. Синергетика и усталостное разрушение металлов. — М.: Наука, 1989. — С. 138 152.

27. Григорьев Л. И., Соколов А. А. Нейросетевые технологии статистической обработки информации. — М.: ООО ИРЦ Газпром, 1999. — 39 с.

28. Гришаев С. Н., Наймарк О. Б. Структурно-механические исследования композиционных материалов и конструкций. — Свердловск: УНЦ АН СССР. 1984. С. 74 - 80.

29. Губайдулин Р. Г., Губайдулин М. Р., Шапошникова Е. В. Оценка усталостной долговечности сварных соединений стальных конструкций: Учеб. пособие. — Челябинск: ЧГТУ, 1992. — 54 с.

30. Гуревич М. И. Некоторые практические методы оценки усталостной долговечности конструкций. Монография. — Н. Новгород: Изд-во ННГУ, 1992. — 104 с.

31. Емельянов О. В., Шувалов А. Н. Прогнозирование остаточного ресурса циклически нагружаемых решетчатых конструкций. // Градостроительство, прогрессивные строительные конструкции,

32. TOVUOnnrMM MUM/OUOnULIO rurTOML'' MOMTOWO r^ LJDVUU т»л

33. V/tt IV/ i 4/ ■ rin^ П1 l/IWl I Wl S^ vr IV I I U*l • I INK/IXU ^ WWl I и II 1 F' '

34. Магнитогорск: МГТУ, 2000. — 176 с.

35. Еремин К. И. Остаточный ресурс циклически нагруженных металлоконструкций с трещиноподобными дефектами: Дис. д-ра техн. наук. — М., 1996. — 418 с.

36. Еремин К. И., Нищета С. А., Беззубкова Н. Ю. Освидетельствование и техническая эксплуатация строительных металлических конструкций: Учеб. пособие. — Магнитогорск: МГМА, 1997. — 220 с.

37. Еремин К. И., Нищета С. А., Нащекин М. В. Изучение действительной работы циклически нагруженных строительных металлоконструкций. — Магнитогорск: Изд-во МГМА, 1996. — 228 с.

38. Еремин К. И. Предотвращение разрушений строительных металлических конструкций: Монография. — Магнитогорск: МГТУ, 2004. — 236 с.

39. Журков С. И. Дилатонный механизм прочности твердых тел // Физика прочности и пластичности: Сб. науч. тр. — Л.: Наука, 1968. — С. 5 11.

40. Заикин А. И. Расчет строительных конструкций методом конечных элементов на ЭВМ. — Магнитогорск: МГМА, 1996. — 67 с.

41. Злочевский А. Б. Экспериментальные методы в строительной механике. — М.: Стройиздат, 1983. — 192 с.

42. Иванов В. А. Структурно-механические исследования композиционных материалов и конструкций. — Свердловск: УНЦ АН СССР, 1984. — С. 62-73.

43. Иванова В. С. Синергетика и усталостное разрушение металлов. — М.: Наука, 1989. — С. 6 29.

44. Иванова В. С. Усталостное разрушение. — М.: Металлургиздат, 1963. — 272 с.

45. Иванова В. С., Шанявский А. А. Количественная фрактография: Устаппгтипо пз^^лиослло и Uonn^i-n rrt/* Мотппп»/лгмп 10QO . ?00 г* ^ivwittw 1 iriv^i IW l/iwrll I4.l\i I ri/1^ l^UUi Ui

46. Иванова В. С. Синергетика: прочность и разрушение металлических материалов. — М.: Наука, 1992. — 160 с.

47. Иванова В. С., Терентьев В. Ф. Природа усталости металлов. — М.: Металлургия, 1975. — 455 с.

48. Исправление дефектов сварки: Руководящие материалы. — М.: ЦНИИ по машиностроению, 1974. — 64 с.

49. Карачурин Н. Т. Нечеткие подходы к решению обратных задач в системах добычи нефти и газа: Автореф. дис. . канд физ.-мат. наук.: 05.13.16 / Уфимск. гос. ун-т. — Уфа, 1997. — 19 с.

50. Кикин А. И., Васильев А. А., Кошутин Б. Н. Повышение долговечности металлических конструкций промышленных зданий. — М.: Стройиздат, 1969. — 301 с.

51. Когаев В. П., Махутов Н. А., Гусенков А. П. Расчеты деталей машин и конструкций на прочность и долговечность: Справочник. — М.: Машиностроение, 1985. — 224 с.

52. Комарцова Л. Г., Максимов А. В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов. — М.: Изд-во МГГУ им. Н. Э. Баумана, 2002. — 320 с.

53. Кормышев В. М. Разработка и применение метода нечетких измерений на основе нейронной модели диагностики экспертных знаний и заключений на примерах исследований сложных процессов: Автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.13.16. — Екатеринбург, 1999. — 24 с.

54. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике (для научных работников и инженеров) — М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1974. — 832 с.

55. Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. — 2-е изд., стереотипн. — М.: Горячая линия, Телеком, 2002. — 382 с.

56. Кунин Ю. С. Исследование процесса нагружения стальных подкрановых балок вертикальными крановыми нагрузками в цехах металлургического производства: Дисс. . канд. техн. наук: 05.23.01 / Моск. инж.-стр. ин-т. — М., 1969.- 182 с.

57. Ли М. Л. Оценка нагруженности и усталостной долговечности сварных подкрановых балок: Автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.23.01 / Южно-Уральск. гос. ун-т. — Челябинск, 2004. — 23 с.

58. Лоскутов А. Ю., Михайлов А. С. Введение в синергетику. — М.: Наука, 1990. — 272 с.

59. Макаров Р. А. Методы обнаружения и мониторинга развития трещин в строительных конструкциях // Строительные материалы, оборудование, технологии XXI века. — 2004. — № 6. — С. 26 27.

60. Месарович М., Мако Д., Такахара Я. Теория иерархических многоуровневых систем. — М.: Мир, 1973. 435 с.

61. Металлические конструкции. В 3 т. Т.1. Общая часть: Справочник проектировщика / Под общ. ред. заслуж. строителя РФ, лауреата госуд. премии СССР В. В. Кузнецова (ЦНИИпроектстальконструкция им. Н. П. Мельникова) — М.: изд-во АСВ, 1998. — 576 с.

62. Металлические конструкции. Общий курс: Учебник для вузов / Е. И. Беленя, В. А. Балдин, Г. С. Ведеников и др.; Под общ. ред. Е. И. Беленя. — 6-е изд., перераб. и доп. — М.: Стройиздзт, 1986. — 560 с.

63. Морозов Е. М. Введение в механику развития трещин. — М.: МИФИ. — 1977. — 91 с.

64. Нащекин М. В. Действительная работа стальных неразрезных циклически нагруженных балок: Дис. . к-та техн. наук: 05.23.01 / Магнитогорский гос. техн. ун-т. — Магнитогорск, 2001. — 179 с.

65. Нежданов К. К. Совершенствование подкрановых конструкций и методов их расчета: Дисс. . д-ра техн. наук: 05.23.01. / Моск. инж.-сгроит. ин-т им. В.В.Куйбышева. — М., 1993. — 307 с.

66. Немцов Л. Б. Решение задач прогнозирования на базе нечеткой логики в системах управления процессами и производством: Автореф. дис. . канд. техн. наук.: 05.13.17 / С-Пб. гос. ун-т. — С-Пб., 1999. — 20 с.

67. Партон В. 3., Морозов Е. М. Механика упругопластического разрушения. — М.: Наука, 1985. — 504 с.

68. Пестриков В. М., Морозов Е. М. Механика разрушения твердых тел: курс лекций. — СПб.: Профессия, 2002. — 302 с.

69. Петров В. А., Башкарев А. Я., Веттегрень В. Л. Физические основы прогнозирования долговечности конструкционных материалов. — СПб.: Политехника, 1993. — 475 с.

70. Пилюгин Л. П. Оценка надежности строительных конструкций (на основе метода преобразования рядов распределения). — М.: Стройиздат, 1983. —122 с.

71. Повышение долговечности металлических конструкций промышленных зданий / А. И. Кикин, А. А. Васильев, Б. Н. Кошутин и др. — 2-е изд., перераб. и доп.— М.: Стройиздат, 1984. — 301 с.

72. ПОТ РО-14000-004-98. Техническая эксплуатация промышленных зданий и сооружений. — Введ. 01.03.1999. — М.: Изд-во стандартов, 1998. — 92 с.

73. Пытьев Ю. П. Возможность: Элементы теории и применения. — М.: Эдиториал УРСС, 2000. — 192 с.

74. Рекомендации по учету влияния дефектов и повреждений на эксплуатационную пригодность стальных конструкций производственных зданий. — М.: ЦНИИПроектстальконструкция, 1987. — 46 с.

75. Ржаницын А. Р. Строительная механика: Учеб. пособие для вузов. М.: Высш. школа, 1982. — 400 с.

76. Рыбин Б. В. Большие пластические деформации и разрушение металлов. М.: Металлургия, 1986. — 224 с.

77. Рыжаков В. В. Методы прогнозирования показателей надежности на основе представлений нечетких множеств: Учеб. пособие. — Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1995. — 132 с.

78. Рыжов А. П. Аксиоматическое определение степени нечеткости лингвистической шкалы и ее основные свойства // II Всесоюзн. конф. «Искусственный интеллект-90»: Секционные и стендовые доклады. Том 1. — Минск, 1990. — С. 162 165.

79. Рыжов А. П. О степени нечеткости размытых характеристик // Проблемы теоретической кибернетики: Тез. докл. VII всесоюзн конф. I часть. — Иркутск, 1985. — С. 53 55.

80. Рыжов А. П. Об одном методе оптимального описания объектов и ситуаций в ИС // Создание и применение гибридных экспертных систем: Тез. докл. всесоюзн. конф. — Рига, 1990. — С. 62 64.

81. Рыжов А. П. О Выборе качественных признаков описаний объектов средствами теории нечетких множеств: Автореф. дис. . канд. техн. наук: 01.01.09. / Саратовский гос. ун-т Саратов, 1992. — 18 с.

82. Сабуров В. Ф. Закономерности усталостных повреждений и разработка метода расчетной оценки долговечности подкрановых путей производственных зданий: Автореф. дис. . д-ра техн. наук. — Челябинск, 2002. — 42 с.

83. Савицкий Ю. В. Методы и средства генерации искусственных нейронных сетей для решения задач прогнозирования: Автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.13.15 / Брестский гос. техн. ун-т. — Минск, 2000. — 24 с.

84. СНиП Н-23-81. Стальные конструкции. Нормы проектирования. -М.:Стройиздат, 1982. 93 с.

85. СНиП Ш-18-75. Правила производства и приемки работ. М.: Стройиз-дат, 1976. - 160 с.

86. Тутнов А. А., Доровский В. М., Елесин Л. А. Синергетика и усталостное разрушение металлов. — М.: Наука, 1989. — С. 45 56.

87. Уоссемен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. — М.: Мир, 1992. 240 с.

88. Фальков Д. С. Автоматизация комплексных испытаний сложных технических объектов с использованием нечетких логик: Автореф. дис. . канд. техн. наук: 05.13.07 — СПб, 1999. — 18 с.

89. Федоров В. В. Кинетика повреждаемости и разрушения твердых тел. — Ташкент: Фан, 1985. — 166 с.

90. Федоров В. В. Термодинамические аспекты прочности и разрушения твердых тел. — Ташкент: Фан, 1979. — 168 с.

91. Хованов Н. В. Анализ и Синтез показателей при информационном дефиците. — СПб.: Издательство С.-Петербургского университета, 1996. —196 с.

92. Шанявский А. А., Орлов Е. Ф., Караев К. 3. Прогнозирование развития усталостных повреждений элементов конструкций авиатехники при сложном напряженном состоянии. — М.: НТИЦ гражд. авиации, 1992. — 78 с.

93. Шмелев Г. Д. Долговечность и эксплуатационная надежность строительных конструкций зданий и сооружений: Курс лекций — Воронеж: Воронежский гос. арх-строит. ун-т., 2001. — 70 с.

94. Щербаков М. А. Искусственные нейронные сети: конспект лекций. —

95. Пенза: Изд-во Пенз. гос. техн. ун-та, 1996. — 44 с.

96. Яковлева Г. Л. Исследование и разработка автоматизированных системпрогнозирования на основе методов теории нейронных сетей: Автореф.дис. канд. техн. наук.: 05.13.06. — Москва, 2000. — 16 с.

97. Asok R. Life extending control of large-scale dynamical systems. //

98. Proceedings of the American Control Conference Arlington, VA June 25 27,2001. — pp. 3692 3698.

99. Berenji H. R., Khedkar P. Learning and tuning fuzzy logic controllers through reinforcements. // IEEE Trans. Neural Networks, Sept. 1992. — vol. 3 — pp. 724 740.

100. Elluyn F., Fakinlede С. O. Probabilistic simulation of fatique crack growth by damage accumulation // Endurance. Fracture Mechanics. — 1985. — v. 22. No. 4. — pp. 687 712.

101. Mantaras R. L. Approximate Reasoning Models. — Chichester, West Essex, U.K.: Ellis Horwood Limited, 1990. — 135 p.

102. POPFNN-AARS(S): A pseudo outer-product based fuzzy neural network. // IEEE Trans. Syst., Man, Cybern. Nov. 1999. — vol. 29. — pp. 859 870.

103. Quek H. C., Zhou R. W. POPFNN: A pseudo outer-product based fuzzy neural network. — Neural Networks, 1996. — vol. 9, no. 9. — pp. 1569 1581.

104. Sanner R. M., Slotine J.-J. E. Gaussian networks for direct adaptive control. // IEEE Trans. On Neur. netw., 1992. — Vol. 3, No.6. — 837 p.

105. Tung W. L., Quek C. GenSoFNN: A Generic Self-Organizing Fuzzy Neural Network. // IEEE transactions on neural networks, September 2002. — vol. 13, no. 5. — pp. 1075 1086.

106. Turksen I. В., Zhong Z. An approximate analogical reasoning scheme based on similarity measures and interval valued fuzzy sets. — Fuzzy Sets Syst., 1990. — vol. 34. pp. 323 346.

107. Zadeh L. A. Calculus of fuzzy restrictions in Fuzzy Sets and Their Applications to Cognitive and Decision Processes. — New York: Academic, 1975. — pp. 1 39.