Подход к оценке уровня качества образцов авиационной техники военного назначения на основе нейроподобных сетей

Машиностроение и машиноведение

2021. Т. 28. № 4. С. 267-280.

DOI: 10.34759/vst-2021-4-267-280

Авторы

Захаров Е. Н.*, Усачёв Д. В.**

Технологический университет имени дважды Героя Советского Союза, летчика-космонавта А.А. Леонова, Королев, Московская область, Россия

*e-mail: motorkom.z@mail.ru
**e-mail: usachev_denis@mail.ru

Аннотация

Кратко проанализированы основные методы оценки уровня качества продукции, выявлены их недостатки. Изложен новый подход, позволяющий оценивать уровень качества образцов авиационной техники военного назначения. Данный подход позволяет комплексно оценивать показатели качества образцов авиационной техники военного назначения, приводить их к результирующему, выраженному в цифровой форме показателю, а также учитывать внешние факторы.

Ключевые слова:

оценка уровня качества образцов авиационной техники военного назначения, показатель качества, формализация объекта исследования, нейроподобный элемент

Библиографический список

  1. Пасько Т.В., Таров В.П. Оценка качества технических систем: Учебное пособие для студентов вузов. — Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2016. — 96 с.
  2. Classification of quality level assessment methods. URL: https://intellect.ml/classification-of-quality-level-assessment-methods-7683
  3. Kiran D.R. Total Quality Management: Key Concepts and Case Studies. — Butterworth-Heinemann, 2016. — 582 p.
  4. Методы оценки уровня качества. 2021. URL: https://znaytovar.ru/new540.html
  5. Прохоров Ю.К. Управление качеством: Учебное пособие. — СПб: СПбГУИТМО, 2007. — 144 с.
  6. Коробейникова Е.С. Стандартизация и управление качеством продукции // Вестник Московского авиационного института. 2019. Т. 26. № 3. С. 210-219.
  7. Попов С.М. Щелоков С.А. Методы решения задачи оценки качества процесса теплогенерации // Перспективы развития информационных технологий. 2013. № 15. С. 41-45.
  8. Демидов Б.А., Величко А.Ф., Волощук И.В. Системно-концептуальные основы деятельности в военно-технической области. Книга 2. Организационно-методические основы деятельности в военно-технической области: Монография. — Киев: Технологічний парк, 2006. — 1152 с.
  9. Захаров Е.Н., Усачев Д.В. Применимость методов анализа открытых сложных систем для оценки уровня качества образцов вооружения, военной и специальной техники // X Ежегодная научная конференция аспирантов МГОТУ «Инновационные аспекты социально-экономического развития региона»: Сборник материалов научно-практической конференции (14 мая 2020, наукоград Королёв, Московская область). М.: Научный консультант, 2020. С. 251-258.
  10. Соседова Я.Г., Герасимов Б.И., Сизикин А.Ю. Стандартизация и управление качеством продукции: Монография. — Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2012. — 268 с.
  11. Ряпухин А.В. Качество управления инновационными технологическими проектами и программами в области создания авиационной и ракетно-космической техники // Вестник Московского авиационного института. 2017. Т. 24. № 3. С. 132-137.
  12. Пономарева С.В., Шишкина Г.В., Мозгова Г.В. Метрология, стандартизация и сертификация: Учебник для студентов вузов. — Тамбов: Изд-во ГОУ ВПО ТГТУ, 2010. — 96 с.
  13. Сергеева И. Оценка уровня качества продукции // Институт экономики и управления. 2017. URL: http://sergeeva-i.narod.ru/quality/page3.htm
  14. Goswami D. The Importance of Quality Assurance in the Aviation Industry. 2020. URL: https://medium.com/qualitest/the-importance-of-quality-assurance-in-the-aviation-industry-4e68371bdbb6
  15. Сакулин С.А., Соколов Д.А., Выхованец В.С. Формализованная экспертная оценка качества образовательных мультимедиа-ресурсов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2017. Т. 21. № 9(128). С. 83–94. DOI: 10.21285/1814-3520-2017-9-83-94
  16. Усанин С.Н. Методика оценки эффективности и качества образцов вооружения и военной техники при обосновании перспектив его развития // Современное состояние и пути развития системы подготовки специалистов силовых структур: Сборник статей. — Пермь: Изд-во Пермского военного института войск национальной гвардии Российской Федерации, 2016. C. 295-301.
  17. Li Y. Deep reinforcement learning: an overviev. 2017, 150 p. URL: https://arxiv.org/pdf/1810.06339.pdf
  18. Dawson C. Applied artificial neural networks. — Mdpi AG, 2016. — 258 p.
  19. Захаров Е.Н. Нейроподобный элемент. Патент RU 2744361 C1. Бюл. № 7, 05.03.2021.
  20. Захаров Е.Н., Чечкин А.В. Построение интеллектуальных систем на основе метода экспресс-анализа функционирования открытых сложных систем с использованием нейроподобных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2008. № 7. С. 28-35.
  21. Никоненко С.И, Кадурин А.А., Архангельская Е.В. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. — СПб.: Питер, 2018. — 480 с.
  22. Кулаков П.А. Измерение в социологии: Учеб. пособие. — Новосибирск: НГАСУ (Сибстрин), 2005. — 124 с.

mai.ru — информационный портал Московского авиационного института

© МАИ, 1994-2024