ФРАКТАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ В ОЦЕНКЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАДЕЖНОСТИ СЛОЖНЫХ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Аннотация
В статье исследуется взаимосвязь между фрактальной структурой и ключевыми характеристиками сложных инженерных систем, такими как надежность, эффективность, прочность и адаптивность. Авторами предлагается классификация основных параметров системы. В отличие от традиционных классификаций авторский подход выделяет шесть основных категорий и акцентирует внимание на таких параметрах как адаптивность, интеграция и эффективность ресурсов. Авторы анализируют взаимосвязь между эффективностью и надежностью в системах, подчеркивая, что при проектировании и управлением инженерными системами необходим анализ рисков и последствий при выборе одного из параметров. В статье анализируются такие фундаментальные понятия как резервирование, избыточность, устойчивость к отказам и адаптивность, которые являются системообразующими при определении надежности и эффективности системы. Авторы анализируют применение этих принципов для транспортных потоков, акцентируя внимание на использование нелинейных динамических систем при организации и управлении такими системами. В статье предлагается использование фрактальных флуктуаций, то есть повторяющихся паттернов или структур данных, который сохраняют свой характер при изменении масштаба. Использование фрактального анализа к управлению инженерными системами позволяют разрабатывать более эффективные методы управления транспортом в отличие от линейных подходов. Классические традиционные подходы пренебрегают человеческим фактором, динамикой системы, ее адаптивностью в отличие от предлагаемых авторами инструментов моделирования многомерных динамических процессов. Предполагается, что системы с высоким уровнем самоподобия способны перераспределять свои ресурсы и функции для обеспечения стабильности в условиях волатильности внешних факторов. Авторы представляют математический подход к оценке этих характеристик на основе фрактальной размерности системы. При изучении фрактальных временных данных учитываются задержки во времени и их влияние на систему. В статье представлены математические модели оценки функций надежности, с учетом фрактальной структуры, и подходы к прогнозированию этой надежности на основе экспоненциального сглаживания. Учет фрактальной структуры является ключевым вопросом при проектировании устойчивых, надежных и адаптивных систем.
Литература
Mandelbrot B.B. (1975). Les objets fractals: forme,
hasard et dimension. Paris: Flammarion
Falconer K. (1990). Fractal Geometry: Mathematical
Foundations and Applications. Chichester, England:
John Wiley & Sons.
Kolmogorov A.N. Selected Works. Mathematics and
Mechanics. Moscow: Nauka, 1985. 560 p.
Pugachev V.S. Probability Theory and Its Engineering
Applications. Moscow: Nauka, 1991. 420 p.
Lorenz E.N. (1963). Deterministic Nonperiodic Flow.
Journal of the Atmospheric Sciences, 20. P. 130-141.
Ruelle D. (1989). Elements of Differentiable Dynamics and Bifurcation Theory. Academic Press.
Batty M., Longley P. Fractal Cities: A Geometry of
Form and Function, 1994.
Jiang B.A. Topological pattern of urban street networks: Universality and peculiarity. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2007.
Lammer S., Gehlsen B., Helbing D. Scaling laws in
the spatial structure of urban road networks. Physica
A: Statistical Mechanics and its Applications. 2006.
Xie F., Levinson D. Measuring the structure of road
networks. Geographical Analysis. 2007.
Bobkov S.P., Galiaskarov E.G. Modeling the heat
conduction process using systems of cellular automata.
Software products and systems. 2020. N 4. P. 641-650.
DOI 10.15827/0236-235X.132.641-650.
Astrakhantseva I.A., Gerasimov A.S., Astrakhantsev
R.G. Forecasting regional inflation using machine learning
algorithms. Ivecofin. 2022. N 4(54). P. 6-13. DOI
6060/ivecofin.2022544.620
Astrakhantseva I.A., Astrakhantsev R.G., Mitin
A.V. Randomized C/C++ dynamic memory allocator.
Journal of Physics: Conference Series: 2, Moscow, July 01, 2021. – Moscow, 2021. P. 012006. DOI
1088/1742-6596/2001/1/012006.
Astrakhantseva I.A., Gorev S.V., Astrakhantsev
R.G. Systematic approach to the analysis of the fractal
nature of complex technical systems. Ivecofin. 2023. N
(57). P. 89-97. DOI 10.6060/ivecofin.2023573.65715. Bobkov S.P., Astrakhantseva I.A., Galiaskarov E.G.
Application of a systems approach in the development
of mathematical models. Modern science-intensive
technologies. Regional application. 2021. N 1(65). P.
-71. DOI 10.6060/snt.20216501.0008.
Bobkov S.P., Astrakhantseva I.A. Application of an
agent-based approach to modeling heat conduction processes. Bulletin of Ivanovo State Energy University. 2022.
N 2. P. 58-66. DOI 10.17588/2072-2672.2022.2.058-066.
Gorev S.V. Study of methods and algorithms of artificial intelligence in determining the value of works of
art. Ivecofin. 2022. N 4(54). P. 21-28. DOI
6060/ivecofin.2022544.622 (in Russian).
Zimnurov M.F., Astrakhantseva I.A., Grimenitsky
P.N. System analysis and optimization of quantitative
performance indicators in technological projects based
on flexible methodologies. Modern high-tech technologies. Regional application. 2023. N 3(75). P. 61-68.
DOI 10.6060/snt.20237503.0008 (in Russian).
Gorev S.V., Kutuzova A.S. Analysis of the practice of
taxation of transactions with objects of art. Ivecofin. 2021.
N 2(48). P. 23-28. DOI 10.6060/ivecofin.2021482.530
Suvorov I.A. Development of an automated system for
textile surface quality analysis of a fiber com-posite
layer using image processing systems. Ivecofin. 2022.
N 03(53). P. 106-111. DOI: 10.6060/ivecofin.
607 (in Russian).
Zimnurov M.F., Makshanova A.O. Introspection of
biochemical processes using biocybernetic methods.
Ivecofin. 2021. № 02(48). P. 128-134. DOI: 10.6060/
ivecofin.2021482.543 (in Russian)
Bobkov S.P. Approaches to simulation of queuing systems. Ivecofin. 2021. № 03(49). P. 130-134. DOI:
6060/ivecofin.2021493.559 (in Russian).