Статья посвящена проблеме обеспечения устойчивости грунтового массива путем ис-пользования автоматической системы управления. На сегодняшний день основной пробле-мой почвообрабатывающих агрегатов, используемых на склонах, а также в условиях сложного рельефа и наличия препятствий является неконтролируемое изменение траектории их движения. Решать эту проблему можно путем внедрения компьютерных систем контроля и управления, имеющих возможность быстрой адаптации в процессе работы. Проведенный анализ литературы показал, что в настоящее время не существует компьютерных систем контроля устойчивости грунтового массива (оползня), что позволило бы агрегатам быстро среагировать на экстремальные условия и адаптироваться к ним. Авторами предлагается концепция системы управления, основная на создании автоматической нечеткой системы. Этот подход реализован с помощью программного комплекса, данные наблюдений подаются на вход системы, которая принимает решение об опасности возникновения неустойчивости. При этом эта система налаживается оптимальным образом для получения более точного решения с помощью генетических алгоритмов. Рассматривается построение модели прогнозирования устойчивости грунтового массива (насыпи), то есть рассматривается необходимое условие появления оползня. Для прогноза коэффициента, влияющего на устойчивость, предлагаются методы нечеткой логики. Строится лингвистическая переменная, принимающая некоторые значения, для термов строится функция принадлежности, строится база знаний, проводится фаззификация и дефаззификация, получаются некоторые прогностические значения, которые уточняются с помощью генетического алгоритма. Рассчитывается алгоритм появления неустойчивости и предсказывается быстрое реагирование оператора на это явле-ние, то есть указывается последовательность действий, необходимых во избежание опасно-сти.
грунтовый массив, насыпь, устойчивость, оползень, прогнозирование, нечеткая логика
1. Учебное пособие по курсу "Механика грунтов" [Текст] / А.А. Петраков, В.В. Яркин, Р.А. Таран, Т.В. Казачек; Под ред. А.А. Петракова. - Макеевка: ДонНАСА, 2004. - 164 с.
2. Авербух, Е.Л. Моделирование и визуализация результатов моделирования транс-формации оползней вблизи гидротехнических сооружений [Текст] / Е.Л.Авербух, О.Е. Хво-стова, И.А. Крюков, А.А.Куркин // Вестник Воронежского государственного университета. Серия Системный анализ и информационные технологии. - 2011. - № 1. - С. 5-9.
3. Сосновский, Л.А. Сопротивление материалов деформированию и разрушений [Текст] / В.Т. Трощенко, А.Я. Красовский, В.В. Покровский, Л.А. Сосновский, В.А. Стрижало. - Киев: Наукова думка, 1993. - 701 с.
4. Pöschel, T. Molecular dynamics of arbitrarily shaped granular particles [Text] / T. Pöschel, V. Buchholtz // Journal of Physics I France 5, 1995. - pp. 1431-1455.
5. Pöschel, T. Static friction phenomena in granular materials: Coulomb law versus particle geometry [Text] / T. Pöschel, V. Buchholtz // Physical Review Letters, 1993. - 71. - 24. - pp. 3963-3966.
6. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. - М.: Горячая Линия - Телеком, 2006. - 452 с.
7. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем [Текст] / Н.Г. Ярушкина. - М.: Финансы и статистика, 2007.
8. Коробкин, А.А. Модели и методы искусственного интеллекта [Текст] / А.А. Короб-кин, И.Ф. Астахова // Использование генетических алгоритмов и аппарата нечеткой логики для организации учебного процесса в ВУЗах. - Berlin: LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG, 2012. - 137 с.
9. Жданов, А.А. Автономный искусственный интеллект [Текст] / А.А. Жданов.-М:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 359 с.
10. Астахова, И.Ф. Системы искусственного интеллекта. Практический курс [Текст] / И.Ф. Астахова, В.А. Чулюков, А.С. Потапов. - М.: ФИЗМАТЛИТ, БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. - 324 с.
11. Rabiner, L.R. A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech recognition [Text] / L.R. Rabiner // In Proceedings of IEEE. - 1989. - Vol. 77. - pp. 257-286.
12. Benn, N. ACM SIGGRAPH Composium on Computer Animation [Text] / N. Benn, Y. Yu, P.J. Mucha // Particle-based simulation of granular materials, 2005.
