CC BY
1
A, UNiVERSUM:
№ 12 (129)_ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ_декабрь. 2024 г.
ВЛИЯНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ЭКСКАВАТОРОВ В ДОРОЖНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ
Умирзаков Зарпулла Антарович
и.о. доцента
Джизакского политехнического института, Республика Узбекистан г. Джизак E-mail: [email protected]
Аширбаев Нургали Худаярович
д-р физ. - мат. наук, профессор, Южно-Казахстанский государственный университет имени Мухтара Ауэзова,
Республика Казахстан, г. Шымкент
THE IMPACT OF INTELLIGENT CONTROL SYSTEMS ON THE PRODUCTIVITY OF EXCAVATORS IN ROAD CONSTRUCTION
Zarpulla Umirzakov
Acting assistant professor, Jizzakh Polytechnic Institute, Republic of Uzbekistan, Jizzakh
Nurgali Ashirbaev
Doctor of Physical and Mathematical Sciences, Professor South Kazakhstan State University named after Mukhtar Auezov
Republic of Kazakhstan, Shymkent
АННОТАЦИЯ
В данной работе рассматриваются аспекты внедрения интеллектуальных систем управления экскаваторами в дорожном строительстве с целью повышения их производительности и эффективности работы. Анализируется влияние применения современных технологий на различные параметры работы техники, включая время выполнения операций, количество операционных ошибок, расход топлива, время простоя и производительность. В результате исследования предоставляется комплексный анализ влияния этих систем на снижение эксплуатационных затрат, улучшение качества выполняемых работ и повышение общей производительности экскаваторов. Особое внимание уделено методике внедрения интеллектуальных систем, а также обучению персонала для эффективного использования новых технологий.
ABSTRACT
This paper examines the aspects of implementing intelligent control systems for excavators in road construction in order to improve their productivity and efficiency. The impact of modern technologies on various equipment operating parameters is analyzed, including the time of operations, the number of operational errors, fuel consumption, downtime, and productivity. The study provides a comprehensive analysis of the impact of these systems on reducing operating costs, improving the quality of work performed, and increasing the overall productivity of excavators. Particular attention is paid to the methodology for implementing intelligent systems, as well as training personnel for the effective use of new technologies.
Ключевые слова: интеллектуальные системы, экскаваторы, дорожное строительство, производительность, эффективность, оптимизация, технологии, операционные ошибки, расход топлива, методика
Keywords: intelligent systems, excavators, road construction, productivity, efficiency, optimization, technologies, operational errors, fuel consumption, methodology
Введение: В современных условиях дорожного строительства значительное внимание уделяется совершенствованию технического оснащения строительной техники, а также внедрению инновационных технологий, способствующих повышению эффективности процессов. Одним из перспективных направлений является использование интеллектуальных
систем управления экскаваторами, которые обеспечивают автоматизацию и оптимизацию рабочих процессов. Эти системы интегрируют современные методы искусственного интеллекта и машинного обучения, что позволяет улучшить управление экскаваторами, повысить точность операций и снизить затраты на топливо и обслуживание техники.
Библиографическое описание: Умирзаков З.А., Аширбаев Н.Х. ВЛИЯНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТЬ ЭКСКАВАТОРОВ В ДОРОЖНОМ СТРОИТЕЛЬСТВЕ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2024. 12(129). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/18940
№ 12 (129)
декабрь, 2024 г.
Введение интеллектуальных систем управления открывает новые возможности для повышения производительности экскаваторов, что непосредственно влияет на эффективность дорожного строительства.
Методология: Методика внедрения интеллектуальных систем управления экскаваторами для повышения производительности в дорожном строительстве. Методика внедрения интеллектуальных систем управления экскаваторами направлена на оптимизацию процессов работы экскаваторов в условиях дорожного строительства. Она включает несколько ключевых этапов: подготовку техники, интеграцию интеллектуальных систем, обучение персонала и тестирование технологии в реальных условиях. Первым этапом является подготовка экскаваторов к внедрению интеллектуальных систем управления. На этом этапе осуществляется диагностика и оценка текущего состояния техники, проверяются функциональные возможности машин и выявляются недостатки в их работе, которые могут быть устранены с помощью новых технологий. После подготовки оборудования наступает этап интеграции интеллектуальных систем. Для этого используются датчики, сенсоры, камеры и системы GPS, которые устанавливаются на экскаваторы. Эти устройства собирают данные о текущем состоянии техники, а также о характеристиках окружающей среды, таких как плотность грунта, углы наклона и другие параметры, которые могут повлиять на эффективность работы. Следующий этап — обучение персонала, в том числе операторов экскаваторов, с использованием новейших систем управления. Операторы проходят специальное обучение по работе с интеллектуальными системами,
изучая, как использовать полученные данные и как эффективно взаимодействовать с системой управления. Заключительным этапом является тестирование и оптимизация работы системы. На этом этапе проводятся испытания системы в реальных условиях дорожного строительства, оценивается её производительность, точность и эффективность.
Результат: В ходе проведённого исследования была реализована методика внедрения интеллектуальных систем управления экскаваторами, направленная на повышение производительности и эффективности работы в условиях дорожного строительства. Исследование проводилось на нескольких строительных объектах, где были установлены интеллектуальные системы на экскаваторах для тестирования в реальных рабочих условиях. Результаты показали значительное улучшение производительности экскаваторов. После внедрения интеллектуальных систем управления, время выполнения операций по копке и выемке грунта сократилось в среднем на 18%. Данные системы позволили экскаваторам работать с высокой точностью, что повысило качество выполняемых работ и снизило количество ошибок, связанных с человеческим фактором. В частности, количество операционных ошибок, таких как несоответствие глубины копки и ненужные манёвры, уменьшилось на 25%. Операторы, прошедшие обучение по работе с интеллектуальными системами, продемонстрировали более высокую скорость реагирования и лучшую адаптацию к изменяющимся условиям работы, что подтверждается снижением времени отклика на команду на 10%.
Таблица 1.
Результаты внедрения интеллектуальных систем управления экскаваторами в дорожном строительстве
Параметр Значение Процентное улучшение Плюсы Минусы
Количество опер ационных ошибок Снижение на 25% -25% Снижение ошибок, улучшение качества работы Зависимость от правильного функционирования системы
Расход топлива Снижение на 12% -12% Снижение эксплуатационных расходов Высокие первоначальные затраты на установку системы
Время простоя экскаваторов Снижение на 15% -15% Увеличение времени работы, меньше простоя Риски, связанные с программными сбоями или некорректной работой системы
Производительность Повышение на 20% +20% Общая улучшенная производительность техники Требуется высококвалифицированн ый персонал для работы с системой
Время отклика операторов Снижение на 10% -10% Ускорение работы и реагирования Потребность в обучении и адаптации персонала
№ 12 (129)
декабрь, 2024 г.
Заключение: Внедрение интеллектуальных систем управления экскаваторами представляет собой важный шаг на пути к повышению эффективности и производительности дорожного строительства. Использование передовых технологий позволяет минимизировать влияние человеческого фактора,
оптимизировать процессы и снизить эксплуатационные затраты. Применение таких систем уже доказало свою эффективность в различных странах и будет способствовать улучшению качества и скорости выполнения дорожных работ в Узбекистане.
Список литературы:
1. Малафеев С.И., Малафеева А.А. Основы автоматики и системы автоматического управления. - М.: Академия, 2010.
2. Нарбеков Н.Н. Модульно-компетентностный подход в современном высшем образовании // Universum: технические науки. - 2022. - №. 1-1 (94). - С. 10-12.
3. Нарбеков Н.Н. Инновационная инженерная деятельность и ее структура // Развитие системы знаний как ключевое условие научного прогресса. - 2022. - С. 174-178.
4. Нарбеков Н.Н. Определение расчетов в точных науках с использованием словесных методов // Взаимодействие науки и общества в контексте междисциплинарных. - 2023. - С. 37.
