Южный научный центр РАН (отдел физики и астрономии, ведущий научный сотрудник)
Ростов-на-Дону, Ростовская область, Россия
2Симферопольский технологический университет (аспирант)
Россия
Ростов-на-Дону, Россия
На основе факторного параметрического моделирования конкретной заданной системы «объект — факторы — защита — работник» апробирована задача определить количественно меру реализации возможных вариантов (исходов) происшествия путем построения параметрических и логических предпосылок, выявления их связности относительно выбранного происшествия и расчета возможностной (нечеткой) меры происшествия с учетом полноты и достоверности представления исходных данных о системе. Приведены численные оценки показателей безопасности на практически значимой области анализа: воздействие «меньше» или «намного меньше» восприимчивости. Продемонстрирована возможность применения параметрической модели «воздействие — ослабление — восприимчивость» в диапазоне возникновения вершинных исходов от травмы (заболевания) до критического или летального исхода. Показано, что предложенный метод анализа безопасности и алгоритм расчета унифицированный и может быть применен для оценки как интегрального, так и дифференциального риска сложных систем.
безопасность, система «защита — объект — среда — субъект», риск, происшествие, нечеткие множества, логическая функция, параметрическая модель «воздействие — ослабление — восприимчивость».
1. Анализ состояния вопроса и формулировка задачи
Задача определения количественной меры происшествий в системах вида «факторы — объект — защита» рассматривалась разными учеными.
1. Рябинин И. А., Черкесов Г. М. Логико-вероятностные методы исследования надежности структурно-сложных систем. М.: Радио и связь, 1981. 263 с.
2. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука,1986. 288с
3. Рябинин И. А. Надежность и безопасность сложных систем. СПб.: Политехника, 2000. -248 с.
4. Болотин В. В. Статистические методы в строительной механике. М.: Стройиздат., 1965. 324 с.
5. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Мир, 1989. 286 с.
6. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач / Пер. с англ. М.: Радио и связь, 1990. 422 с.
7. Махутов Н. А., Зацаринный В. В., Резников Д. В. Особенности статистических подходов при оценке статической прочности // Безопасность в техносфере. 2014. № 2 (март-апрель). С. 33-39.
8. Стрелецкий Н. С. Основы статистического учета коэффициента запаса прочности сооружений. М.: Стройиздат, 1967. 232 с.
9. Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Nо. 8, р. 338-353.
10. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов, А. В. Алексеев и др. М.: Радио и связь, 1989. 304 с.
11. Чернявский О. А., Шадчин А. В. Оценка достоверности расчета малой вероятности разрушения для единичных конструкций // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2010. № 4. С. 118-123.
12. Есипов Ю. В., Самсонов Ф. А., Черемисин А. И. Мониторинг и оценка риска систем «защита - объект - среда». М.: Изд. ЛКИ - УРСС. 3-е изд., 2013. 138 с.
13. Есипов Ю. В., Пустовая Л. Е., Черемисин А. И. Методы расчета показателей безопасности и риска /ДГТУ. Р-н-Д. 2016. 84 с.
14. Есипов Ю. В., Джиляджи М. С., Маматченко Н. С. Разработка алгоритма расчета вероятностного показателя безопасности технической системы «защита - объект - среда» // Безопасность техногенных и природных систем. 2017. № 1. С. 75-89 http://bps-journal.ru
15. Есипов Ю. В., Васильченко Ю. И. Модель отказов «прочность - нагрузка» при перекрывающихся распределениях параметров в условии их одностороннего допуска (статистических подход) // Надежность и контроль качества. 1994. № 3. С. 7-13.
16. Есипов Ю. В. Моделирование опасностей и установление меры определенности происшествия в системе // Проблемы машиностроения и надежности машин. 2003. № 3. С. 112-117.
17. Воронцов Я. А., Матвеев М. Г. Методы параметризованного сравнения нечетких треугольных и трапециевидных чисел // Вестник Воронежского госуниверситета, Серия: системный анализ и информационные технологии. 2014. № 2. С. 90-97.
18. Шокин Ю. И. Интервальный анализ. Новосибирск. Наука. 1981. 312 с.
19. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин и др. М.: Наука. 1986. 312 с.
20. Предельно-допустимые уровни звукового давления (ПДУ ЗД) для административных помещений промышленных предприятий) /СП 51.13330.2011 Защита от шума. Актуализированная редакция СНиП 23-03-2003
21. Tammy Haslip, Becky: Industrial Noise and Its Effects on Humans // Journal of Environmental Studies. 2013. Vol. 14, No. 6, р. 721-726.
