Примеры принятия решений в условиях неопределенности

К условиям неопределенности можно отнести, например, строительство в сейсмических районах, отягощенных к тому же сложными грунтовыми условиями. Здесь формализация затруднена, теория недостаточно разработана, определение исходных параметров, всего процесса и его закономерности (моделирование) не ясны [25]. Имеющиеся прямые решения проблемы весьма приближенные, часто противоречивые и, как правило, основываются не на сохранении естественно сложившихся условий (например, для слабых грунтов), а часто на пренебрежении (или устранении) их свойств. Такие традиционные подходы достаточно сложны и не обеспечивают эффективности и надежности. Формообразование на основе системного подхода позволило разработать альтернативные варианты, которые основываются на сохранении и использовании естественных свойств грунтов (хотя и слабых) путем применения пространственной фундаментной платформы (ПФП) и защитным устройствам [13,21,22]. ПФП оказывает малое давление на грунт и благодаря жесткости при малом весе малочувствительна к внешним негативным воздействиям (неравномерным осадкам и просадкам). Поверхностное (незаглубленное) размещение ПФП, сплошной скользящий слой между фундаментом и основанием, защитный ров с «мягкой» засыпкой и др. обеспечивают снижение любых горизонтальных сейсмических воздействий на ПФП и верхнее строение. Соединение ПФП с верхним строением в зданиях и сооружениях замкнутого типа еще более повышает сейсмичность. Все эти конструктивные решения подтверждены патентами. Оригинальное совмещение ПФП со «стеной» в грунте позволяет еще в большей степени сохранить и использовать свойства слабых грунтов [21]. Отметим, что ПФП обладает также демпфирующими и волногасящими свойствами при определенном подборе параметров [22].

5.5. Регулирование и управление НДС конструкций является современной ступенью развития проблемы оптимизации конструкций, включая и перспективы разработок и применения автоматического управления конструкциями, которое следует рассматривать как разновидность интеллектуальных систем, способных доучиваться в процессе накопления опыта функционирования. Определенный уровень развития управляемых конструкций достигнут и изложен в научных работах [7] и в учебных пособиях [1,6], а также реализован в учебном классе действующих управляемых моделей конструкций. Очень важно, как отметил академик И. Ф. Образцов, оценивая «пионерные» работы коллектива, «вложить в умы студентов идеи управления конструкциями». Это отражено и в новом учебном пособии с грифом УМО «Современные аспекты активного обучения» [6].

Важным направлением в развитии управляемых конструкций является применение новых материалов (в том числе с памятью), а также новых технологий информаций, электроники, нейро- и нанотехнологий и др.

Успехи применения нейротехнологий к задачам механики, оптимизации конструкций и прогнозированию отражены в разработанных методах нейропрогнозирования и нейрооптимизации [9,17]. Отметим, что эффект нейропрогнозирования результатов возможных последующих этапов натурного эксперимента опубликован [17] и помещен на сайте Springer-line.

5.6. Самонастраивание конструктивной системы.

Пространственные комбинированные блочные конструкции (рамно-панельные блок-секции зданий, блок-фермы и блок-арки покрытий), плиты на пролет, как правило, за счет развитой ширины поперечного сечения имеют небольшую его высоту. Вследствие этого зачастую на первый план при проектировании таких конструкций (и эксплуатации) выступает необходимость обеспечения требований ограничения прогибов. Авторы приводят иллюстрации конструктивных приемов регулирования напряженно-деформированного состояния блок-ферм и рамно-панельных блок-секций предварительным напряжением элементов и с помощью дерелаксационных узловых устройств [28-30].