Розробка методу класифікації бойових колісних машин із застосуванням нечіткого кластерного аналізу
DOI:
https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.324546Ключові слова:
бойова колісна машина, нечіткий кластерний аналіз, бойова маса, алгоритм нечітких c-середніхАнотація
Об’єктом дослідження є бойові колісні машини (CWV). Досліджувалась проблема класифікації CWV. Розроблений метод класифікації CWV базується на використанні алгоритму нечітких c-середніх (FCM), який визначає центри нечітких кластерів і відповідні їм функції та належності, що можуть приймати значення в інтервалі від 0 до 1. Отже, визначаються ступені належності зразків CWV до нечітких кластерів, що в сукупності визначає нечіткий поділ початкової множини зразків CWV. Мінімальна кількість зразків, необхідна для розв’язання задачі нечіткої кластеризації шляхом визначення значень цільової функції та величин її приросту на один зразок при послідовному збільшенні числа зразків, становить 55 штук. Підтверджено, що максимальна кількість кластерів на рівні 6 задовольняє потреби класифікації і не потребує їх збільшення через наявність окремих зразків CWV, з великими ступенями належності до 2-кластерів. Доведено, що при значенні вагового параметра на рівні 1,68 розмитість матриці належності забезпечує середній рівень належності зразків до 6 кластерів на рівні не меншому за 99%. Запропонований метод класифікації CWV встановлює відповідність між технічними характеристиками зразків та їх функціональним призначенням. Це дозволяє враховувати невизначеності, спричинені віднесенням зразків, що мають проміжні характеристики між групами, до однієї групи. Отримані результати класифікації встановлюють орієнтири, до яких повинні наближатися зразки CWV при проєктуванні типажів CWV, які створюються на базі уніфікованих вузлів та агрегатів. Результати дослідження можуть бути використані при визначенні однотипних зразків CWV в умовах значного різноманіття варіантів забезпечення підрозділів
Посилання
- Kuprinenko, A., Chornyi, M., Mocherad, V., Ghahrodi, H. L. (2020). Concept Designing of Armoured Fighting Vehicles for Future Combat. Defence Science Journal, 70 (4), 397–403. https://doi.org/10.14429/dsj.70.14706
- Beliakov, G., Cao, T., Mak-Hau, V. (2022). Aggregation of Interacting Criteria in Land Combat Vehicle Selection by Using Fuzzy Measures. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 30 (9), 3979–3989. https://doi.org/10.1109/tfuzz.2021.3135972
- Davydovs’kyi, L. S., Bisyk, S. P., Chepkov, I. B., Vas’kivs’kyi, M. I., Katok, O. A., Slyvins’kyi, O. A. (2019). Alternatives of Energy Absorption Element Design Parameters for an Armored Combat Vehicle Seat Under Explosive Loading. Strength of Materials, 51 (6), 900–907. https://doi.org/10.1007/s11223-020-00140-7
- Yoo, C., Park, K., Choi, S. Y. (2016). The vulnerability assessment of ground combat vehicles using target functional modeling and FTA. International Journal of Precision Engineering and Manufacturing, 17 (5), 651–658. https://doi.org/10.1007/s12541-016-0079-8
- Heo, J., Jung, S. (2013). The Structure and Principal of the Tank and Armored Vehicles. Yang Seo Kag.
- The Military Balance 2024 (2024). The International Institute for Strategic Studies (IISS). https://doi.org/10.4324/9781003485834
- Muspratt, A. (2019). Maintaining NATO overmatch: Modernising armoured vehicles. DefenceiQ. Available at: https://www.defenceiq.com/armoured-vehicles/articles/future-armoured-vehicle-requirements
- Kincheloe, W., Edwards, E., Klopcic, J. T., Walbert, J., Deitz, P., Reed, Jr., H. et al. (2009). Fundamentals of Ground Combat System Ballistic Vulnerability/Lethality. American Institute of Aeronautics and Astronautics, Inc. https://doi.org/10.2514/4.860157
- Hennig, C., Meila, M., Murtagh, F., Rocci, R. (Eds.) (2015). Handbook of Cluster Analysis. Chapman and Hall/CRC. https://doi.org/10.1201/b19706
- Golub, V., Homa, V., Kurban, V., Sedov, S. (2019). Regarding the Definition of the Concept of Building an Armament System for the Needs of the Armed Forces of Ukraine. Science and Defense, 3, 31–35.
- Huang, X., Qi, X., Wang, W., Li, Q., He, H. (2024). Supplier selection of complex equipment in a military-civilian collaborative two-tier supply network with uncertain preference: A matching perspective. Journal of Management Science and Engineering, 9 (3), 328–347. https://doi.org/10.1016/j.jmse.2024.02.002
- Zabala-López, A., Linares-Vásquez, M., Haiduc, S., Donoso, Y. (2024). A survey of data-centric technologies supporting decision-making before deploying military assets. Defence Technology, 42, 226–246. https://doi.org/10.1016/j.dt.2024.07.012
- Louf, R., Barthelemy, M. (2014). A typology of street patterns. Journal of The Royal Society Interface, 11 (101), 20140924. https://doi.org/10.1098/rsif.2014.0924
- Rahman, A. R. H., Malik, S. A., Kumar, J. R., Balaguru, V., Sivakumar, P. (2017). A Design of Experiments Methodology for Evaluating Configuration for a Generation Next Main Battle Tank. Defence Science Journal, 68 (1), 19. https://doi.org/10.14429/dsj.68.12182
- Ramesh, S. (2017). The Armoured Tracked Vehicle - Future Perspective. Defence Science Journal, 67 (4), 341. https://doi.org/10.14429/dsj.67.11544
- Hoffenson, S., Arepally, S., Papalambros, P. Y. (2013). A multi-objective optimization framework for assessing military ground vehicle design for safety. The Journal of Defense Modeling and Simulation: Applications, Methodology, Technology, 11 (1), 33–46. https://doi.org/10.1177/1548512912459596
- Madhu, V., Bhat, T. (2011). Armour Protection and Affordable Protection for Futuristic Combat Vehicles. Defence Science Journal, 61 (4), 394–402. https://doi.org/10.14429/dsj.61.365
- Grujicic, M., Arakere, G., Bell, W. C., Haque, I. (2009). Computational investigation of the effect of up-armouring on the reduction in occupant injury or fatality in a prototypical high-mobility multi-purpose wheeled vehicle subjected to mine blast. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering, 223 (7), 903–920. https://doi.org/10.1243/09544070jauto1170
- Foss, C. F. (2000). Jane's Tanks & Combat Vehicles Recognition Guide. HarperCollins Publishers, 448.
- Risby, M. S., Suhaimi, K., Sheng, T. K., M. S., A. S., N, M. H. (2019). Heavy Military Land Vehicle Mass Properties Estimation Using Hoisting and Pendulum Motion Method. Defence Science Journal, 69 (6), 550–556. https://doi.org/10.14429/dsj.69.13478
- Trikande, M., Jagirdar, V., Sujithkumar, M. (2014). Evaluation of semi-active suspension control strategies for 8x8 armoured vehicle using stochastic road profile inputs. IFAC Proceedings Volumes, 47 (1), 941–948. https://doi.org/10.3182/20140313-3-in-3024.00035
- Vantsevich, V. V., Gorsich, D. J., Volontsevych, D. O., Veretennikov, I. A., Paldan, J. R., Moradi, L. (2023). Vehicle design for terrain mobility: A modeling technique of powertrain power conversion and realization. Journal of Terramechanics, 106, 75–88. https://doi.org/10.1016/j.jterra.2023.01.003
- King, J. L., Jackson, E., Brinker, C., Sarvestani, S. S. (2023). Wheel tracks, rutting a new Oregon Trail: A survey of autonomous vehicle cybersecurity and survivability analysis research. Advances in Computers, 67–106. https://doi.org/10.1016/bs.adcom.2022.12.002
- Gajda, J., Mielczarek, M. (2014). Automatic Vehicle Classification in Systems with Single Inductive Loop Detector. Metrology and Measurement Systems, 21 (4), 619–630. https://doi.org/10.2478/mms-2014-0048
- Thota, L. S., Badawy, A. S., Changalasetty, S. B., Ghribi, W. (2015). Classify vehicles: Classification or clusterization? 2015 International Conference on Circuits, Power and Computing Technologies [ICCPCT-2015], 1–7. https://doi.org/10.1109/iccpct.2015.7159421
- Singhal, G., Bansod, B., Mathew, L. (2018). Unmanned Aerial Vehicle Classification, Applications and Challenges: A Review. https://doi.org/10.20944/preprints201811.0601.v1
- Golub, V., Kurban, V., Sedov, S., Golub, G. (2022). Classification of Combat Wheeled Vehicles Using Cluster Analysis Methods. Advances in Military Technology, 17 (1), 5–16. https://doi.org/10.3849/aimt.01499
- Bezdek, J. C. (1981). Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. Springer US. https://doi.org/10.1007/978-1-4757-0450-1
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 Victor Golub, Serhii Bisyk, Gennadii Golub, Nataliya Tsyvenkova, Sviatoslav Sedov, Volodymyr Nadykto, Oleh Marus, Yaroslav Yarosh
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.
Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.
