Переменные и коэффициенты в уравнениях определяются следующим образом:

Для расчета показателя IRI принимают следующие параметры модели:

B1 = 63,3 c-2; B2 = 653 c-2; C = 6 c-1; M = 0,15.

Для вычисления значения показателя IRI необходимо найти решение уравнения

где переменные определяются следующим образом:

Показатель IRI определяется по формуле

Решение уравнения проводится по рекуррентным формулам

– матричная экспонента

- шаг массива микропрофиля (секунды),

- шаг массива микропрофиля в метрах.

вычисляется разложением в ряд Тейлора

Показатель IRI в программе вычисляется по формуле

где n – количество точек измерения.

Ремонт таких разрушений, как трещины, выбоины, обнаруживаемых на изображениях измерений дорожной лаборатории, относится к текущему ремонту. Согласно ВСН 42-91 «Нормы расхода материалов на строительство и ремонт автомобильных дорог и мостов» устанавливаются нормы расходов материалов на ремонт

Возможность контроля размера разрушений на дороге во времени дает возможность идентифицировать модель для последующего предсказания количественного разрушения дорожного полотна на участках и, как следствие, сделать возможным планирование дальнейших работ по ремонту дороги с учетом оптимального расхода материалов на ремонт.

Для решения задачи прогнозирования значений характеристик дорожного полотна во времени, в работе предлагается использование моделей регрессионного анализа.

В третьей главе выполнен полный цикл проектирования базы данных системы мониторинга и прогнозирования объема производства асфальто-бетонных смесей.

Верхний уровень связан с принятием управленческих решений по выбору типов агрегатов. Свойства смесей существенно влияют на эффективность использования агрегатов, поэтому необходима разработка формализованных моделей технологических процессов производства смесей.

Решение задач среднего уровня связано с определением оптимальных режимов работы агрегатов по выпуску смесей. Основой расчета должна быть совокупность математических моделей описания процесса производства смеси, что дает основу для расчета технических характеристик агрегатов. В свою очередь модели анализа характеристик смесей и формальные методы оптимизации дают основу задачам синтеза, которые вместе с экспертными оценками составляют основу методологии выбора типов агрегатов и режимов их работы.

Выбор конструктивных параметров агрегатов

Моделирование динамики производства смесей

Моделирование оценки качества смесей

Статистические модели смесей

Взаимосвязь задач автоматизации выбора режимов работы агрегатов

. Для бесконечно большой генеральной совокупности границы коридора имеют вид:

. Способ определения доверительного интервала для относительной частоты генеральной совокупности основан на нормальном приближении и вычисляется на основании:

приведены границы коридора в ситуациях принятия и отклонения гипотез о соответствии качества. В результате такой поход дает возможность организации адаптивного контроля для установления соответствия уровня качества продукции требуемому уровню. Причем, начиная с построения с различных начальных точек реализуется динамическая идентификация пороговых точек изменения качества.

В диссертации ставится задача автоматизации и моделирования технологических процессов производства смесей. Решение поставленных задач позволило реализовать целостную методику выбора методов оценки качества выпускаемой продукции, и организовать обратную связь в ходе управления агрегатами.

Проверка гипотез качества продукции

Функции автоматизированной информационной системы

Приведено описание каждой вычисляемой характеристики автомобильной дороги измеряемой с помощью систем дорожной лаборатории. Проведен анализ информационных требований пользователя автоматизированной системы. Выделен состав приложений предметной области, а также состав функций каждого приложения. Из функций выделены подфункции и приведено их описание. Также составлен список основных запросов для каждой подфункции.

Модели данных «объект-атрибут»

Реляционная схема данных

Построено отображение ER-диаграмм в реляционную схему данных. Реляционная модель данных является однородной и состоит из множества отношений. Каждому отношению сопоставлена некоторая таблица. Каждая таблица имеет наименование. Отношения различаются между собой по признакам.

Структура таблицы определяется составом ее колонок. Смысловое значение каждой колонки фиксируется в верхней части таблицы с помощью символьного имени (атрибута отношения). На уровне отношений описываются соответствующие объекты со своими свойствами из концептуальной схемы. В силу однородности реляционной модели данных и объекты, и связи модели «объект-связь» соответствуют отношению. Каждый абстрактный объект представляется в таблице строкой значения. При этом для каждого атрибута в каждой строке появляется ровно одно значение. Каждый атрибут описывает свойства объекта и неявно связан с некоторым доменом.

В качестве целевой СУБД для реляционной базы данных был выбран SQL Server.

В четвертой главе рассматриваются принципы построения автоматизированной системы мониторинга и на ее базе системы прогнозирования производства материалов ремонта, приводится ее архитектура. Определены принципы построения, состав и характеристики программного и аппаратного обеспечения, необходимые для практической реализации разработанной системы обработки.

и состоят из следующего семейства алгоритмов и подсистем:

алгоритм вывода данных измерений дорожной лаборатории на файл сервер в соответствии с иерархической структурой хранения данных на компьютере. Обрабатываются данные, которые поступают с системы измерения продольной ровности (система 1D), системы видео компьютерного сканирования (система 2D), системы замера поперечной ровности (система 3D) и системы георадарного зондирования дорожной лаборатории (система 4D). Данные систем представлены упорядоченной последовательностью файлов;

файл-сервер. Файлы 1D, 2D, 3D, 4D. Основное назначение – хранить упорядоченные по объектам обследования файлы в иерархической структуре каталогов.