METHOD FOR SELECTING PROTECTIVE ELEMENTS USING THE INTEGRAL INDICATOR OF PROPERTIES AND MINIMUM-COST CRITERION

Authors

  • S. Manzhura

DOI:

https://doi.org/10.33405/2078-7480/2019/4/71/196969

Keywords:

integral indicator, object of comparison, assessment scale, minimum cost, selection method

Abstract

The choice from the whole variety of existing samples of protective armor elements that are used to create effective means of protection is a difficult task due to the large number of tactical and technical requirements that contradict each other. The lack of systematic recommendations on the comprehensive selection of samples of armored elements and ensuring their quality does not allow us to solve this problem in full. In the selection process, a significant place is taken by the subjective approach to solving this problem.

The article proposes a method for solving the problem of choosing protective elements using an integral indicator of its properties and the criterion of minimum cost. This method includes: developing an information model of the subject area; development of an information model of an object in the form of a vector of properties (features); definition of standardized scales used to measure these properties (features); the formation of many measurement results; express processing of measurement results by calculating the integral indicator of its properties, which covers such properties as arm injury, weight, ultimate bullet load and thickness.

The developed method for choosing armored elements consists of two stages. At the first stage of selection, all samples that do not meet the criteria for not breaking are discarded. The second stage is the selection according to the minimum-cost criterion from a ranked list of samples, which is built using an integrated indicator of the properties of an armor element.

It was established that for comparing various data comprehensively characterizing the object of comparison, it is necessary to develop a universal assessment scale. An improved four-point scale was used in this study.

The advantage of this method can be considered a unified methodological approach to solving the problems of choosing protective elements; the possibility of using both quantitative and qualitative scales for evaluating the features of comparison objects defined in the model of an object; the ability to measure attribute values in points of an improved four-point scale of order, acceptable for further processing in order to build ranked lists; ease of implementation of the proposed method.

References

Системи управління якістю. Основні положення та словник: ДСТУ ISO 9000-1-2001. Введ. 2001-06-27. Київ: Держстандарт України, 2001. 27 с.

Системи якості. Моделі забезпечення якості при проектуванні, розробці, виробництві, монтажі та обслуговуванні: ДСТУ ISO 9002-95. Введ. 1996-07-01. Київ: Держстандарт України, 2015. 42 с.

Управління задля досягнення сталого успіху організації. Підхід на основі управління якістю: ДСТУ ISO 9004:2012. Введ. 2013-05-01. Київ: Мінекономрозвитку України, 2013. 59 с.

Шишкин И. Ф. Метрология, стандартизация и управление качеством. Москва: Изд-во стандартов, 1990. 343 с.

Крылова Г. Д. Основы стандартизации, сертификации и метрологии. Москва: ЮНИТИ-ДАНА, 2002. 711 с.

Городнов В. П. Теоретические основы моделирования микроэкономических и других процессов и систем: монография. Харків: Акад. ВВ МВС України, 2008. 484 с.

Миркин Б. Г. Анализ качественных признаков и структур. Москва: Статистика, 1980. 319 с.

Минин Б. А. Уровень качества. Москва: Изд-во стандартов, 1989. 184 с.

Суппес П. Основы теории измерений. Психологические измерения. Москва: Мир, 1967. 110 с.

Шабалин С. А. Прикладная метрология в вопросах и ответах. Москва: Изд-во стандартов, 1990. 192 с.

Раушенбах Г. В. Меры близости и сходства. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. Москва: Наука, 1985. 203 с.

Красильников В. В. Статистика объектов нечисловой природы. Наб. Челны: Изд-во Камск. политехн. ин-та, 2001. 144 с.

Орлов А. И. Нечисловая статистика. Москва: МЗ-Пресс, 2004. 516 с.

Корреляция. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki (дата обращения: 19.12.2019).

DFD-диаграмма потоков данных. URL: http:// www.itstanru/funk-strukt-analiz/dfd-diagramma-potokov-dannyh.html (дата обращения: 15.12.2019).

Прохоров Ю. Математический энциклопедический словарь. Москва: Сов. энцикл., 1988. 846 с.

Бардачов Ю. М., Соколова Н. А., Ходаков В. Є. Дискретна математика. Київ: Вища шк., 2002. 287 с.

Бондаренко М. Ф., Белоус Н. В., Руткас А. Г. Компьютерная дискретная математика. Харьков: Компания СМИТ, 2004. 480 с.

Бронштейн И. Н., Семендяев К. А. Справочник по математике для инженеров и учащихся ВТУЗов. Москва: Наука, 1981. 720 с.

Корн Г. Справочник по математике (для научных работников и инженеров). Москва: Наука, 1974. 832 c.

Козлов Ю. В., Новикова О. О. Метод побудови ранжированих списків кандидатів на заміщення посад для прийняття кадрових рішень. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. Харків: ХНУПС, 2018. Вип. 1 (55). С. 111–115.

Козлов В. Є., Оленченко В. Т.,

Юзьков І. О. Метод оцінювання інтелектуальних якостей особистості. Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил. Харків: ХНУПС, 2010. Вип. 3 (25). С. 200–202.

Issue

Section

Articles