У цілому можна сказати, що планування строків контролю рейок засноване на аналізі статистичних даних про їх фактичний стан, наукових дослідженнях на експериментальних ділянках і розробці на їх основі алгоритму визначення термінів діагностики рейок на різних ділянках залізниць (з різними технічними характеристиками).
Розробка періодичності зараз виконується вручну фахівцями залізниці. Вона не враховує ряд серйозних факторів, які безпосередньо впливають на швидкість розвитку дефектів у рейках і, відповідно, можуть враховуватися при оптимізації інтервалів між перевірками стану рейок і мінімізації витрат на діагностики. Саме ці дані ми додамо в розрахунок періодичності, для отримання більш точного проміжку перевірки ділянки, що діагностується, ультразвуковими дефектоскопами.
Об'єктом дослідження є ділянку шляху, що діагностується, а саме дві ії складові: основний метал рейок і зварний стик.
Рейки (від мн. ч. англ. Rails - від лат. Regula - пряма палиця, винайдені древніми римлянами, початкова ширина між ними становила 143,5 см.) - сталеві балки спеціального перерізу, що укладаються на шпалах або інших опорах для складання, як правило, двониткового шляху, по якому переміщається рухомий склад залізничного транспорту, міських залізниць, спеціалізований склад у шахтах, кар'єрах, кранове обладнання (рис. 4а.)[8].
Зварний стик (рис. 4б.) - з'єднання металевих елементів, здійснюване за допомогою зварювання. Все що не відноситься в рейці до зварному стику, прийнято вважати основним металом рейки. Саме в ньому утворюється найбільша кількість гострих дефектів, тому основний метал необхідно перевіряти частіше, ніж зварний стик[9].
а)
б)
Рисунок 4 - а) Рейка; б) Зварний стик
Також існує поняття безстикової рейки (оксамитовий шлях) (рис. 5.)[10] - це рейковий шлях із звареними суцільно стиками. Переваги такого шляху полягають у тому, що він зменшує знос рухомого складу, що піддається в стиках ударному (динамічному) впливу, запобігає розлад верхньої будови шляху, який зазвичай виникає в стиках, зменшує основний опір руху поїзда, скорочує витрати на утримання колії.
Рисунок 5 - Оксамитовий шлях
Ми повинні встановити базову і рекомендовану періодичність перевірки ділянки шляху на основі заданих у програмі факторів.
Фактори що впливають на періодичність контролю наведені нижче:
інформація про вихід (вилучення з колії) гостродефектних (підлягають негайній заміні на день виявлення) рейок за певний статистичний проміжок часу (зазвичай за 12 минулих місяців);
вантажонапруженість контрольованої ділянки залізниці за підсумками за минулий рік (вимірюється у мільйонах тонн перевезеного по рейках ділянки вантажу на кілометр на рік);
сумарний пропущений тоннаж по рейках (вимірюється у мільйонах тонн брутто);
швидкість руху поїздів на ділянці (чим вище швидкість, тим вище інтенсивність виходу гостродефектних рейок);
наявність поверхневих дефектів та пошкоджень у експлуатованому шляху;
стан колії за результатами колійних вимірювань (фактичної оцінкою ряду динамічних параметрів шляху, таких як ширина колії (шаблон), рівень ниток колії (перекоси і просідання), нелінійні прискорення за рахунок зміни стійкості шляху);
тип рейки (легкий чи важкий).
Використання параметрів швидкості руху поїздів, оцінки стану вимірювач колії та наявності поверхневих дефектів недоцільно, тому що їх вплив мінімальний. Переважно користуються базовими значеннями фактів. А ось облік цих параметрів при розробці періодичності діагностики основного металу рейок дасть більш точне значення на відміну від базової періодичності.
Може використовуватися в дистанціях колії та в лабораторіях дефектоскопії, а також отримати подальший розвиток у складанні оптимального графіка перевірки ділянок шляху та необхідної кількості ультразвукових дефектоскопів і операторів дефектоскопних візків.
Одним з видів структуризації правил і фактів є представлення інформації у вигляді дерева рішень.
Одним з видів структуризації правил і фактів є представлення інформації у вигляді дерева рішень.
Метод дерева рішень (decision trees) [3] є одним із самих популярних методів вирішення завдань класифікації та прогнозування. Іноді цей метод Data Mining також називають деревами вирішальних правил, деревами класифікацій і регресії. Як видно з останньої назви, за допомогою даного методу вирішуються завдання класифікації і прогнозування. Якщо залежна, тобто цільова змінна набуває дискретне значення, то за допомогою методу дерева рішень вирішуються задачі класифікації. Якщо ж залежна змінна набуває безперервне значення, то дерево рішень встановлює залежність цієї змінної від незалежних змінних, тобто вирішує завдання чисельного прогнозування.
Таким чином, дерева рішень - це спосіб подання правил в ієрархічній, послідовної структурі, де кожному об'єкту відповідає єдиний вузол, який видає рішення. Під правилом розуміється логічна конструкція, яка представлена у вигляді «якщо ... то ...». Вперше дерева рішень були запропоновані Ховілендлом і Хантом (Hoveland, Hunt) наприкінці 50-х років минулого сторіччя. Перша і найвідоміша робота (Hunt, EB), Меріна (Marin J.) і Стоуна (Stone, PJ), в якій розглядається суть дерева рішень - «Експерименти в індукції» («Experiments in Induction») - була опублікована в 1966 році .
Дерево рішень складається з наступних частин:
коріння дерева;
гілки дерева;
внутрішні вузли (вузли перевірки);
вершини дерева (вузли рішення).
У результаті проходження від кореня дерева до його вершини (листя) вирішуються задачі класифікації, тобто вибирається один з класів. У нашому випадку ми вибираємо не клас, а рішення по заданому правилу (проходить через кожен рівень дерева рішень від кореня до вершини).
