Методика оцінювання і зменшення невизначеності в задачах автотехнічної експертизи дорожньо-транспортних пригод
DOI:
https://doi.org/10.31649/2413-4503-2020-11-1-71-78Ключові слова:
стохастичні процеси, нечіткі величини, композиційна невизначеність, нормована ентропія, автотехнічна експертиза, дорожньо-транспортна пригодаАнотація
При вирішенні задач автотехнічної експертизи дорожньо-транспортних пригод (ДТП) прийняття рішень відбувається в умовах неповноти інформації, тобто в умовах невизначеності. В процесі прийняття рішень виникають різні види невизначеності в залежності від причин її появи: кількісна, інформаційна, вартісна, професійна, обмежувальна, зовнішнього середовища. Крім того, невизначеність може мати стохастичну або нечітку природу. Відсутність єдиного методологічного підходу щодо оцінювання та мінімізації впливу невизначеності на результати автотехнічної експертизи ДТП може спричинити значну похибку визначення досліджуваних параметрів.
Мета роботи полягає в узагальненні та розвитку існуючих підходів щодо оцінювання невизначеності методологічного забезпечення автотехнічної експертизи та мінімізації суб’єктивності формування експертних висновків в процесі встановлення обставин виникнення аварійних ситуацій.
Розглянуто структуру формування невизначеності та методи її оцінювання при вирішенні задач автотехнічної експертизи ДТП. Показано, що процес прийняття рішень в автотехнічній експертизі ДТП слід розглядати не тільки як детермінований, але і як стохастичний та нечіткий процес, який потребує застосування синтезу детермінованих, імовірнісних, регресійних та нейро-нечітких моделей для врахування більшості факторів, що впливають на зменшення невизначеності при формуванні експертних висновків. Запропоновано оцінювати невизначеність методологічного забезпечення автотехнічної експертизи ДТП за показниками узагальненої інформаційної ентропії, яка не є власною властивістю прийнятої системи автотехнічної експертизи ДТП, а залежить від способу опису цієї системи. Розроблено метод нормованої ентропії, який, на відміну від існуючих, є універсальним інструментом для оцінювання композиційної невизначеності (композиції стохастичної і нечіткої невизначеності), характерної для цьного виду задач. Показано, що врахування стохастичної та нечіткої невизначеності, дозволяє звузити діапазони можливих рішень при проведенні експертизи на 20 %, а порівняно з детермінованим підходом суб’єктивність формування експертних висновків в процесі встановлення обставин виникнення аварійних ситуацій зменшується на 46-48 %.
Посилання
А. А. Кашканов, Технології підвищення ефективності автотехнічної експертизи дорожньо-транспортних пригод : монографія [Електронний ресурс]. Вінниця : ВНТУ, 2018. 160 с. Один електрон. опт. диск (CD-ROM); 12 см. Назва з тит. екрану. ISBN 978-966-641-740-7.
Г. М. Гнатієнко, В. Є. Снитюк, Експертні технології прийняття рішень. Київ: Маклаут, 2008. 444 с.
Ю. П. Зайченко, Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах. Киев: Слово, 2008. 344 с.
M. Brach, R. Brach, Vehicle Accident Analysis and Reconstruction Methods. SAE International, 2011. 442 p.
R. Brach, P. Dunn, Uncertainty analysis for forensic science. Lawyers and Judges Publishing Company Inc, USA, 2003.
L. D. Metz, L. G. Metz, Sensitivity of accident reconstruction calculations. SAE Technical Paper 980375, 1998.
M. R. Brach, M. Guzek, Z. Lozia, Uncertainty of road accident reconstruction computations, [in:] Proceedings of the 16th Annual EVU Congress, Institute of Forensic Research Publisher, Kraków 2007, P. 35–50.
W. Bartlett, A. Fonda, Evaluating uncertainty in accident reconstruction with finite differences, SAE Technical Paper No. 2003-01-0489, Warrendale, PA, 2003, doi:10.4271/2003-01-0489.
G. A. Davis, Bayesian reconstruction of traffic accidents, Law, Probability and Risk 2 (2), 2003. 69– 89, doi: 10.1093/lpr/2.2.69.
W. Wach, “Calculation reliability in vehicle accident reconstruction,” Forensic Science International, Volume 263, P. 27–38, 2016, ISSN 0379-0738, https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2016.03.038.
S. Kimbrough, Determining the relative likelihoods of competing scenarios of events leading to an accident, Special Publication Accident Reconstruction SP-1873 (2004), SAE Technical Paper No. 2004-01-1222, Warrendale, PA, 2004, doi:10.4271/2004-01-1222.
K. Sobczyk, Methods of statistic dynamics. PWN, Warsaw, 1973. (in the Polish language).
A. Moser, H. Steffan, A. Spek, W. Makkinga, Application of the Monte Carlo methods for stability analysis within the accident reconstruction software PC- Crash, SAE Technical Paper No. 2003-01-0488, Warrendale, PA, 2003. doi:10.4271/2003-01-0488.
W. Wach, J. Unarski, Uncertainty of calculation results in vehicle collision analysis, Forensic Sci. Int. 167 (2), 2007. P. 181–188, doi:10.1016/j.forsciint.2006.06.061.
W. Bartlett, W. Wright, O. Masory, R. Brach, A. Baxter, B. Schmidt, F. Navin, T. Stanard, Evaluating the uncertainty in various measurement tasks common to accident reconstruction, SAE Technical Paper No. 2002-01-0546, Warrendale, PA, 2002, doi:10.4271/2002-01-0546.
T. Zou, M. Cai, R. Du, J. Liu, Analyzing the uncertainty of simulation results in accident reconstruction with Response Surface Methodology, Forensic Sci. Int. 216 (2012) 49–60, doi: 10.1016/j.forsciint.2011.08.016.
J. W. Muttart, Development and Evaluation of Driver Response Time Predictors Based upon Meta Analysis, SAE Technical Paper 2003-01-0885, Warrendale, PA, 2003. doi: 10.4271/2003-01-0885.
А. А. Кашканов, Г. Г. Кашканова, О. Г. Грисюк, «Оцінювання невизначеності вимірювання швидкості автомобіля при автотехнiчнiй експертизі дорожньо-транспортних пригод,» Вісник Житомирського державного технологічного університету. Серія: Технічні науки, № 2 (77), с. 85–93. 2016.
O. Saraiev and Y. Gorb, A Mathematical Model of the Braking Dynamics of a Car, SAE Technical Paper 2018-01-1893, 2018.
А. А. Кашканов, О. В. Гуцалюк, «Вплив невизначеності даних на результати оцінювання гальмових властивостей автомобілів при експертизі ДТП,» Міжвузівський збірник «Наукові нотатки». Луцьк: ЛНТУ, вип. 37, с. 134–139. 2012.
Є. Л. Старіков, «Вдосконалення методів дослідження маневру транспортного засобу,» Криміналістичний вісник, № 2 (20), с. 201–209. 2013.
R. M. Brach, Tire models for vehicle dynamic simulation and accident reconstruction, SAE Technical Paper No. 2009-01-0102, Warrendale, PA, 2009. doi:10.4271/2009-01-0102.
V. Bogdanovic, N. Milutinovic, S. Kostic, N. Ruskic, “Research of the influences of input parameters on the result of vehicles collision simulation,” Promet Traffic Transp, no. 24, p. 243–251. 2004. DOI: https://doi.org/10.7307/ptt.v24i3.317.
Guzek M., Lozia Z. Possible errors occurring during accident reconstruction based on car 'black box' records, SAE Transactions 111 (6), 2002. P. 677–696 (also: SAE Technical Paper No. 2002-01-0549), doi:10.4271/2002-01-0549.
G. A. Davis, “Crash reconstruction and crash modification factors,” Accident Analysis and Prevention, no. 62, p. 294–302. 2014. doi:10.1016/j.aap.2013.09.027.
Науково-методичні рекомендації з питань підготовки та призначення судових експертиз та експертних досліджень (у редакції наказу Міністерства юстиції України від 26.12.2012 № 1950/5 зі змінами № 1350/5 від 27.07.2015).
В. М. Дубовой, О. О. Ковалюк, Моделі прийняття рішень в управлінні розподіленими динамічними системами. Вінниця: Універсум-Вінниця, 2008. 185 с.
В. Є. Снитюк, Прогнозування. Моделі. Методи. Алгоритми. К.: Маклаут, 2008. 364 с.
Дж. Нейман, О. Моргенштерн. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.
О. В. Глонь, В. М. Дубовой, Моделювання систем керування в умовах невизначеності. Вінниця: Універсум-Вінниця, 2004.
А. Н. Колмогоров, С. В. Фомин, Элементы теории функций и функционального анализа. М.: Физматиз, 1968.
C. E. Shannon, “A Mathematical Theory of Communication,” Bell System Technical Journal, vol. 27, p. 379–423. 1948.
R.Y. Rubinstein, “Optimization of Computer Simulation Models with Rare Events,” European Journal of Operations Research, vol. 99, p. 89–112. 1997.
##submission.downloads##
-
PDF
Завантажень: 274
