Россия
Россия
Россия
УДК 614.844 Огнетушительные установки. Комбинированные установки для извещения и огнетушения
Представлено научное обоснование обобщенного критерия выбора беспилотного воздушного судна вертолетного типа для оснащения подразделений МЧС России с целью повышения эффективности выполнения оперативных задач при ликвидации чрезвычайных ситуаций. Авторами разработан комплексный методологический подход, интегрирующий метод экспертной оценки с привлечением пяти специалистов, непосредственно занимающихся техническим обслуживанием и применением беспилотных воздушных судов вертолетного типа, метод анализа размерностей для формирования безразмерных комплексных показателей, а также аппарат нечеткой логики на базе системы нечеткого вывода Мамдани в программной среде математического моделирования MatLab. В рамках исследования проведено анкетирование экспертов для определения значимости технических параметров беспилотных воздушных судов вертолетного типа, рассчитан коэффициент конкордации Кендалла, подтверждающий высокую степень согласованности мнений специалистов, определены весовые коэффициенты параметров и средневзвешенные оценки шести образцов беспилотных воздушных судов вертолетного типа. Сформирован обобщенный показатель эффективности на основе интеграции показателя технической эффективности и средневзвешенной оценки. Результаты исследования позволили классифицировать рассматриваемые образцы беспилотных воздушных судов вертолетного типа по уровням эффективности и могут быть использованы при выборе перспективных образцов для оснащения подразделений МЧС России.
беспилотные воздушные судна вертолетного типа, обобщенного критерия выбора, обобщенный показатель эффективности, метод экспертной оценки и анализа размерностей
1. An Unmanned Aircraft System for Automatic Forest Fire Monitoring and Measurement / L. Merino [et al.] // Journal of Intelligent & Robotic Systems. 2012. Vol. 65. P. 533–548. DOI:https://doi.org/10.1007/s10846-011-9560-x
2. Erdelj M., Król M., Natalizio E. Wireless Sensor Networks and Multi-UAV systems for natural disaster management // Computer Networks. 2017. Vol. 124. P. 72–86. DOI:https://doi.org/10.1016/j.comnet.2017.05.021
3. Yuan C., Zhang Y., Liu Z. A survey on technologies for automatic forest fire monitoring, detection, and fighting using unmanned aerial vehicles and remote sensing techniques // Canadian Journal of Forest Research. 2015. Vol. 45. № 7. P. 783–792. DOI:https://doi.org/10.1139/cjfr-2014-0347
4. Homainejad N., Rizos C. Application of multiple categories of Unmanned Aircraft Systems (UAS) in different airspaces for bushfire monitoring and response // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spatial Inf. Sci. P: 55–60. DOIhttps://doi.org/10.5194/isprsarchives-XL-1-W4-55-2015
5. Restás Á. Drone Applications for Supporting Disaster Management // World Journal of Engineering and Technology. 2015. Vol. 3. P. 316–321. DOI:https://doi.org/10.4236/wjet.2015.33C047
6. Colomina I., Molina P. Unmanned aerial systems for photogrammetry and remote sensing: A review // ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing. 2014. Vol. 92. P. 79–97. DOI:https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2014.02.013
7. Сытдыков М.Р., Иванов А.В., Абдуллаева Ю.С. О вопросах аварийности объектов нефтегазовой промышленности // Актуальные проблемы пожарной безопасности: материалы XXXVI Междунар. науч.-практ. конф. Москва, 2024. С. 119–123. EDN NCEJHN.
8. Сытдыков М.Р., Шупнев Д.С., Абдуллаева Ю.С. Анализ аварийности объектов нефтегазодобывающей промышленности // Современные проблемы обеспечения безопасности: сб. материалов XXVI Междунар. науч.-практ. конф. Екатеринбург, 2024. С. 102–107. EDN TTJMOJ.
9. Сытдыков М.Р., Иванов А.В., Абдуллаева Ю.С. О проблематике тушения пожаров на морских стационарных платформах в Арктической зоне Российской Федерации // Пожарная безопасность: современные вызовы. Проблемы и пути решения: материалы всеросс. науч.-практ. конф., Санкт-Петербург, 2025. С. 8–10. EDN IUYYAA.
10. Брушлинский Н.Н., Соколов С.В., Вагнер П. Человечество и пожары. М.: Триада ЛТД, 2007. 141 с.
11. Матвеев А.В., Матиев Р.Т. Принятие решений при пожарах в горной местности: Сравнительный анализ методов мониторинга // Национальная безопасность и стратегическое планирование. 2023. № 2 (42). С. 76–90. DOI:https://doi.org/10.37468/2307-1400-2023-2-76-90
12. Сытдыков М.Р., Бесков М.С., Цыганков В.П. Определение оптимального вида беспилотного воздушного судна вертолетного типа для оснащения подразделений МЧС России // Применение авиационно-спасательных технологий для предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций: сб. трудов секции ХХXIV Междунар. науч.-практ. конф. Химки, 2024. С. 111–116. EDN QVTRMU.
13. Баканов М.О., Анкудинов М.В. Применение беспилотных летательных аппаратов при проведении разведки лесных пожаров // Новая наука: От идеи к результату. 2016. № 10-3. С. 12–15. EDN WWRPHL.
14. Гухман А.А. Введение в теорию подобия. 2-е изд. М.: Высшая школа, 1973. 296 с.
15. Седов Л.И. Методы подобия и размерности в механике. 10-е изд. М.: Наука, 1987. 432 с.
16. Сытдыков М.Р., Иванов А.В. Научное обоснование обобщенного критерия выбора средств пожаротушения // Проблемы управления рисками в техносфере. 2024. № 4 (72). С. 130–143. DOI:https://doi.org/10.61260/1998-8990-2025-2024-4-130-143
17. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. М.: Физматлит, 2017. 256 с.
18. Матиев Р.Т. Методика принятия управленческих решений по выбору способа мониторинга природных пожаров в горной местности // Научно-аналитический журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2023. № 4. С. 169–184. DOI:https://doi.org/10.61260/2218-130X-2024-2023-4-169-184
19. Dalamagkidis K., Valavanis K.P., Piegl L.A. On integrating unmanned aircraft systems into the national airspace system: issues, challenges, operational restrictions, certification, and recommendations. Springer Science & Business Media, 2011. 218 p.
20. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. 1965. Vol. 8. № 3. P. 338–353. DOI:https://doi.org/10.1016/S0019-9958(65)90241-X.
21. Уткин О В., Матвеев А.В., Нефедьев С.А. Сравнительный анализ методов многокритериальной оценки при отборе кадров в организационных системах // Проблемы теории и практики управления. 2025. № 9. С. 107–123. EDN SWUSOM.
22. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. 2-е изд., стереотип. М.: Горячая линия-Телеком, 2012. 284 с.
23. Зайченко Ю.П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах. Киев: издательский дом «Слово», 2008. 344 с.
24. Mamdani E.H., Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // International Journal of Man-Machine Studies. 1975. Vol. 7. № 1. P. 1–13. DOI:https://doi.org/10.1016/S0020-7373(75)80002-2
25. Ross T.J. Fuzzy Logic with Engineering Applications. 3rd ed. Wiley, 2010. 585 p.
26. Şahin B., Yilmaz M. A Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Approach for Selection of Unmanned Aerial Vehicle // Journal of Aeronautics and Space Technologies. 2020. Vol. 13. № 1. P. 7–16.
27. Kumar A., Sharma R. Multi-criteria decision making for UAV selection using fuzzy logic approach // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2019. Vol. 8. № 9. P. 2278–3075.
28. Рупосов В.Л. Методы определения количества экспертов // Вестник Иркутского государственного технического университета. 2015. № 3 (98). С. 286–292.
29. Ромашкина Г.Ф., Татарова Г.Г. Коэффициент конкордации в анализе социологических данных // Социология: Методология, методы, математические модели. 2005. № 20. С. 131–158.
30. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. М.: Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, 2011. 486 с.
