Search academic texts

Information × Registration Number 0520U100476, Doctoral dissertation Status Доктор технічних наук Date 16-09-2020 popup.evolution o Title The concept of assessing and reducing uncertainty in the tasks of automotive technical expertise of road accidents Author Kashkanov Andrii Albertovich, Кандидат технічних наук popup.head Saraiev Oleksii Viktorovych popup.advisor Saraiev Oleksii Viktorovych popup.opponent Bondarenko Anatolii Ihorovych popup.opponent Hetsovych Yevhenii Moiseiovych popup.opponent Gritsuk Ihor Valeriiovych Description Дисертаційне дослідження присвячено вирішенню проблеми оцінювання і зменшення невизначеності в задачах автотехнічної експертизи дорожньо-транспортних пригод. Методичною основою дисертаційної роботи є послідовне застосування системного підходу, аналітичних та експериментальних методів досліджень, сучасних науково-технічних засобів на всіх етапах реконструкції дорожньо-транспортних пригод. Концепція дисертаційного дослідження полягає у тому, що процес прийняття рішень в автотехнічній експертизі дорожньо-транспортних пригод потрібно розглядати як стохастичний та нечіткий процес, який потребує застосування синтезу детермінованих, імовірнісних, регресійних та нейро-нечітких моделей для врахування факторів, що впливають на зменшення невизначеності при формуванні експертних висновків. В роботі розроблено моделі та алгоритми підвищення об’єктивності експертних досліджень дорожньо-транспортних пригод, проведено експериментальні дослідження параметрів руху транспортних засобів для підтвердження адекватності запропонованих наукових гіпотез та математичних моделей, проілюстровано ефективність застосування нових методів, моделей і алгоритмів в структурі аналізу дорожньо-транспортних пригод. Для оцінювання ефективності використовуваних моделей в автотехнічній експертизі дорожньо-транспортних пригод запропоновано метод нормалізованої ентропії. Порівняно з детермінованим підходом врахування стохастичної невизначеності звужує діапазон можливих рішень на 26-28%, додаткове врахування нечіткої невизначеності, дозволяє покращити результати ще на 20%. Registration Date 2020-09-16 popup.nrat_date 2020-10-01 Close