Только вперед!

В МАИ научились предсказывать поломки авто

В Московском авиационном институте (МАИ) создали систему, которая помогает предсказывать поломки автомобилей. Это особенно актуально для крупных автопарков, где сложно своевременно следить за состоянием техники. Задержки в ремонте приводят к простоям и финансовым потерям, поэтому инженеры МАИ разработали алгоритм, способный анализировать ключевые показатели машин и выявлять возможные неисправности заранее.

Для начала алгоритм нужно было обучить на реальных данных настоящих автомобилей. Поэтому для него использовалась информация, собранная со многих регистраторов автомобилей КамАЗ. Особое внимание уделялось 20 основным параметрам, например, скорости движения, оборотам двигателя, температуре, давлению масла и другим. Система их анализировала, обрабатывала и собирала базу данных.

Точность алгоритма после обучения проверили на выборке из десяти авто, где система работала «вслепую», не имея информации о реальных неисправностях. Тестирование подтвердило, что система способна выявлять значительные поломки, однако работа над улучшением её точности продолжается.

В России разработали алгоритм безопасного курса и скорости судна в штормовых условиях

Капитанам приходится сталкиваться с непредсказуемым поведением судна в штормовых условиях. Основная проблема — резонансная качка, когда колебания корпуса судна синхронизируются с волнами, что приводит к резкому увеличению амплитуды раскачивания и угрозе потери устойчивости.

В настоящее время нет быстрого и надёжного способа определить, как изменить курс и скорость судна, чтобы избежать резонансной качки. Существующие методы требуют слишком много времени для анализа ситуации, что может оказаться критичным во время шторма.

Учёные СПбГЭТУ «ЛЭТИ» и РАН предложили инновационное решение этой проблемы. Они разработали алгоритм, который позволит автоматически определить безопасный курс и скорость судна в штормовых условиях, исключая резонансную качку как по бортовой, так и по килевой оси.

Алгоритм использует данные о состоянии моря, получаемые с помощью систем мониторинга, и характеристики судна (загруженность, геометрические параметры, предельные значения качки по крену и дифференту).

Внедрение этого алгоритма в бортовое вычислительное устройство позволит автоматизировать процесс принятия решений судоводителем в штормовых условиях. Это значительно повысит безопасность судоходства и снизит риски нештатных ситуаций во время штормов.

Новая разработка представляет собой значительный шаг вперёд в обеспечении безопасности судоходства. Она может стать ключевым инструментом для снижения рисков в обстоятельствах неблагоприятных погодных условий и сохранения жизни и имущества на море.