Підхід до створення фізично достовірних даних для систем моніторингу безпеки кранів на основі скінченно-елементного моделювання
DOI:
https://doi.org/10.30837/2522-9818.2026.1.115Ключові слова:
чисельне моделювання; скінченно-елементна модель; генерація даних; моніторинг безпеки; монорейковий кран.Анотація
Предметом дослідження є стійкість монорейкового пересувного крана, зокрема коефіцієнти на перекидання й на зсув. Проблема полягає в неадекватності статичних моделей, що базуються на припущенні про жорсткість конструкції, для визначення безпеки. Такі моделі ігнорують вплив деформацій, що призводить до неконсервативних оцінок стійкості та робить їх ненадійними для генерації даних для систем моніторингу на основі моделей штучного інтелекту. Метою дослідження є розроблення та обґрунтування підходу до створення даних для оцінювання стійкості монорейкових пересувних кранів, який ґрунтується на скінченно-елементному моделюванні та бере до уваги деформаційні ефекти конструкції. Для досягнення мети в статті визначено такі завдання: розроблення підходу до створення наборів даних для оцінювання стійкості монорейкового крана на основі скінченно-елементного моделювання; перевірка запропонованого підходу способом кількісного порівняльного аналізу згенерованих даних із даними, отриманими за статичним підходом, і доведення статистичної значущості розбіжностей. Для реалізації окреслених завдань використано такі методи: теорія експериментів, теорія балок Ейлера – Бернуллі, статистична теорія розподілів, теорія чисельного моделювання. Досягнуті результати. Отримано кількісні докази розбіжності між статичною та скінченно-елементною моделями. Для стійкості на перекидання середнє значення коефіцієнта β за скінченно-елементною моделлю становить 1.365 (на 2.4% нижче, ніж у статичній – 1.398). Для стійкості на зсув середній коефіцієнт γ зменшився майже удвічі – з 1.87 до 0.85. Статистичний аналіз підтвердив високу значущість цих розбіжностей (p < 0.001). Висновки. Скінченно-елементна модель бере до уваги геометричну нелінійність. Пружна деформація стріли змінює плече дії сили ваги вантажу, збільшуючи перекидальний момент і горизонтальну реакцію, що системно знижує запас стійкості. Відмінною рисою запропонованої моделі є її здатність виявляти "небезпечні зони" – режими роботи, які статична модель хибно ідентифікує як безпечні. Сферою практичного використання є розроблення систем моніторингу безпеки монорейкового крана на базі штучного інтелекту. Запропонована модель може бути застосована як "генератор" синтетичних даних для навчання та перевірки моделей машинного навчання, що дасть змогу створювати предиктивні системи для оцінювання стійкості монорейкового крана в реальному часі.Завантаження
Посилання
References
Вапнічна, В. В., Сергієнко, М. І., Фролов, О. О. (2025), Технологія, механізація та організація геотехнічного будівництва: гірничі і будівельні машини: навч. посіб. для здобувачів ступеня бакалавра за освіт. програмою «Геоінженерія» спец. G16 Гірництво та нафтогазові технології, КПІ ім. Ігоря Сікорського, Київ, 248 с., available at: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75143 (last accessed 18.03.2026). 2. Awad, A. H., Alsabaan, M., Ibrahem, M. I., Saraya, M. S., Elksasy, M. S. M., Ali‑Eldin, A. M., Abdelsalam, M. M. (2024), "Low‑cost IoT‑based sensors dashboard for monitoring the state of health of mobile harbor cranes: Hardware and software description", Heliyon, 10(22), e40239. DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e40239 3. Han, Z., Zhao, J., Leung, H., Ma, K.F. and Wang, W. (2019), "A review of deep learning models for time series prediction", IEEE Sensors Journal, 21(6), pp.7833-7848. available at: https://ieeexplore.ieee.org/document/8742529 4. Li, W., Law, K. E. (2024), "Deep learning models for time series forecasting: A review", IEEE Access, 12, pp. 92306–92327. DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3422528 5. Терентьєв, О., Соловей, Б. (2025), "Машинне навчання Байєсової нейронної мережі з гамма‑розподілом для оцінювання стійкості монорейкового крана", Управління розвитком складних систем, (62), pp. 134–140. DOI: https://doi.org/10.2412-9933.2025.62.134-140 6. Liu, Z., Liu, K., Chen, C., Lu, S., Wang, H., Yin, L. (2025, June), "Similitude‑based construction of scaled crane boom models via finite element analysis", Journal of Physics: Conference Series, 3033(1), 012034. DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/3033/1/012034 7. Georgiev, C. (2024), "Enhancing tower crane stability through mast bracing and finite element analysis", Proceedings of the Technical University of Sofia, 74, pp. 8-14. DOI: https://doi.org/10.47978/TUS.2024.74.01.002 8. Tomasi, I., Solazzi, L. (2025), "Dynamic analysis of an offshore knuckle‑boom crane under different load applications laws", Applied Sciences, 15(14), 8100. DOI: https://doi.org/10.3390/app15148100 9. Dipu, M. N. H., Apu, M. H., Chowdhury, P. P. (2024), "Identification of the effective crane hook's cross‑section by incorporating finite element method and programming language", Heliyon, 10(9). DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e29918 10. Lu, C., Yang, Z., Li, P., Zhang, X., Huang, J., Wang, L. (2022), "Finite element analysis and reinforcement of steel crane beam under eccentric track loading", Machines, 10(9), 783. DOI: https://doi.org/10.3390/machines10090783 11. Zhang, Q., Mei, B., Yang, H., Hu, X., An, W., Yue, Y., Wang, Z. (2025), "Stress measurement and analysis of structural parameters of flat arm tower crane under different working conditions", Buildings, 15(7), 1137. DOI: https://doi.org/10.3390/buildings15071137 12. Buczkowski, R., Żyliński, B. (2021), "Finite element fatigue analysis of unsupported crane", Polish Maritime Research, 28(1), pp.127-135, DOI: https://doi.org/10.2478/pomr-2021-0012 13. Zhou, Z., Johns, B., Fang, Y., Bai, Y., Abdi, E. (2025), "Physics‑informed neural network for load sway prediction in travelling autonomous mobile cranes", Advanced Engineering Informatics, 65, 103269. DOI: https://doi.org/10.1016/j.aei.2025.103269 14. Волянюк, В. О., Горбатюк, Є. В. (2021). Розрахунок механізмів вантажопідіймальних машин: навч. посіб., КНУБА, Київ, 136 с. 15. Скляров, І. О., Тонкачеєв, В. Г., Склярова, Т. С. (2024), Конструкції будівель і споруд. Металеві конструкції: навч. посіб., Каравела, Київ, 174 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Наше видання використовує положення про авторські права Creative Commons для журналів відкритого доступу.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
-
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License (CC BY-NC-SA 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
-
Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо не комерційного та не ексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
-
Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису опублікованої роботи, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи.
