Агуреев Игорь Евгеньевич, д-р техн. наук, доц., директор научно-образовательного центра
300012, г. Тула, пр. Ленина, 92
Agureev Igor E., Dr. of Sci. (Engineering),Associate Professor, Director of the Scientific and Educational Center
92 Lenin Ave., Tula, 300012
Бурага Сергей Александрович, аспирант
300012, г. Тула, пр. Ленина, 92
Buraga Sergey A., postgraduate student
92 Lenin Ave., Tula, 300012
Введение. В статье представлены методы теории транспортных макросистем для повышения уровня технической готовности автомобильного транспорта после ДТП. Определены проблемы, приводящие к снижению эффективности транспортных систем при нахождении в ремонте за счет страховых компаний. Приведена математическая модель, в наиболее общем случае описывающая транспортную систему, состоящую из элементов автомобилей, занимающих одно из множества состояний в СТОА. Описаны свойства элементов, находящихся в рассматриваемом объекте исследования.
Материалы и методы. В работе применяется теория транспортных макросистем, которая вытекает из известной научной дисциплины теории макросистем. Среди ее задач имеются постановки о распределении элементов по подмножествам состояний и задачи о равновесии системы в целом. В макроскопических системах по определению стохастическое поведение большого числа элементов преобразуется в детерминированное поведение системы в целом. Макросистема является динамическим преобразователем хаотического поведения элементов в некоторое множество параметров поведения (фазовых переменных), образующих пространство небольшой размерности. Поэтому в рамках теории макросистем используются базовые понятия максимизации энтропии при равновесных состояниях системы. При этом функция распределения макросостояний выбирается в зависимости от способа заполнения элементами некоторых состояний из соответствующих подмножеств; необходимые значения априорных вероятностей и доказательства параметрических свойств моделей макросистем с различными статистиками (Ферми-, Эйнштейни Больцман-распределения). Дается описание объекта исследования транспортной системы, состоящей из автомобилей, требующих ремонта на основе выполнения обязательств со стороны страховых компаний.
Результаты. В работе представлены результаты расчетов, показывающих характер зависимостей между ёмкостями множества состояний, априорными вероятностями и количеством автомобилей, находящихся на ремонте в СТОА в рамках теории транспортных макросистем. Установлены распределения автомобилей, соответствующие равновесным состояниям при выбранных исходных данных.
Обсуждение и заключение. В рамках работы решены следующие задачи: доказана возможность исследований с применением методов теории транспортных макросистем для решения задач поиска равновесия в системах автомобильного транспорта после ДТП. Определены проблемы взаимодействия СТОА и Страховщика в области организации и согласовании стоимости восстановительного ремонта поврежденных автомобилей. Предложены подходы к организации взаимодействия СТОА и Страховщика в области проведения ремонта поврежденных автомобилей по автострахованию, основанные на возможностях математического моделирования при обосновании методик.
Introduction. The article presents methods of the theory of transport macrosystems for increasing the level of technical readiness of motor transport after an accident. The problems leading to a decrease in the efficiency of transport systems during repairs at the expense of insurance companies have been identified. A mathematical model is given to describe a transport system consisting of elements vehicles and their numerous states at the service station. The properties of the elements under the study have been described.
Methods and materials. The theory of transport macrosystems has been used, which is based on the theory of macrosystems, a well-known scientific theory. Among its tasks there are statements about the distribution of elements into subsets of states and problems of the equilibrium of the entire system. In macroscopic systems, by definition, the stochastic behavior of a large number of elements is transformed into the deterministic behavior of the system. A macrosystem is a dynamic converter of the chaotic behavior of elements into a set of behavior parameters (phase variables) forming a small-dimensional space. Therefore, within the framework of the theory of macrosystems, the basic concepts of maximizing entropy at equilibrium states of the system are used. In this case, the macrostate distribution function is selected depending on the method of filling elements of some states from the corresponding subsets; the necessary values of a priori probabilities and evidence of parametric properties of models of macrosystems with various statistics (Fermi, Einstein and Boltzmann distributions). The description of the research object is given, which is a transport system consisting of vehicles that require repair based on the fulfillment of obligations by insurance companies.
Results. The paper presents the results of calculations which have demonstrated the nature of the dependencies between the capacities of multiple states, a priori probabilities and the number of cars under repair at the service station within the framework of the theory of transport macrosystems. The distributions of vehicles corresponding to the equilibrium states with the selected initial data are established.
Discussion and conclusion. Within the framework of this investigation, the following tasks have been solved: the possibility of research based on the methods of the transport macrosystems theory to solve the problems of finding equilibrium in road transport systems after an accident has been proved; some problems have been identified in interaction between the service station and the Insurer in approving the cost of repair for damaged vehicles. Some approaches to provide interaction between the service station and the Insurer in the field of repair of damaged vehicles for auto insurance based on the possibilities of mathematical modeling in substantiating the methods have been proposed.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.