Лесотехнический журнал, 2015, том 5, №4 (20)

ЛЕСОТЕХНИЧЕСКИЙ 

ЖУРНАЛ

Научный журнал

2015 г. Том 5 № 4 (20)

Учредитель – Федеральное государственное бюджетное образовательное 

учреждение высшего образования «Воронежский государственный 

лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова» (ВГЛТУ)

Председатель редакционной коллегии 

д.т.н., проф. М.В. Драпалюк

Главный (научный) редактор 

д.т.н., проф. И.М. Бартенев 

Состав редакционной коллегии

д.т.н., проф. Д.Н. Афоничев (Россия)
д.с.-х.н., проф. В.И. Казаков (Россия)
д.ф.-м.н., проф. Н.Н. Матвеев (Россия)

д.б.н., проф. С.М. Матвеев (Россия)
д.э.н, проф. С.С. Морковина (Россия)

д.т.н., доц. С.В. Фокин (Россия)

д.т.н., проф. А.М. Цыпук (Россия)

д.с.-х.н., проф. М.П. Чернышов (Россия)

Ответственный секретарь

С.В. Малюков 

Редактор

А.С. Люлина

Компьютерная верстка

С.В. Малюков

Состав редакционного совета

д.т.н., проф. О.Н. Бурмистрова (Россия)

д.т.н., проф. И.В. Григорьев (Россия)
д.т.н., проф. А.А. Камусин (Россия)
д.э.н., проф. Н.И. Кожухов (Россия)
д.с.-х.н., проф. К.Н. Кулик (Россия)
д.т.н., проф. В.И. Патякин (Россия)
д.т.н., проф. А.Д. Платонов (Россия)
д.с.-х.н., проф. С.А. Родин (Россия)
д.т.н., проф. В.С. Сюнёв (Россия)

д.б.н., проф. Н.Н. Харченко (Россия)

д.т.н., проф. П.А. Бехта (Украина)

проф. Чжоу Динго (Китай)

д.х.н., проф. А. Маркомини (Италия)
к.т.н., проф. В. Подразски (Чехия)

д-р наук, проф. Ф. Ресснер (Германия)

д.т.н., проф. Я. Седлячик (Словакия)

проф. Ян Чжан (Китай) 

д-р химии Е.А. Чиркова (Латвия)

Журнал 
зарегистрирован 
Феде
ральной службой по надзору в сфере 
связи, информационных технологий                 
и массовых коммуникаций.

Свидетельство о регистрации

ПИ № ФС77-44148 от 09.03.2011 г.

Материалы настоящего журнала 

могут быть воспроизведены только     
с письменного разрешения редакционной коллегии

РИО ФГБОУ ВО «ВГЛТУ»

394087, г. Воронеж, ул. Тимирязева, 8,

телефон (473) 253-72-51,

факс (473) 253-76-51,

e-mail: lesteh@vglta.vrn.ru

© ФГБОУ ВО «ВГЛТУ», 2015

LESOTEKHNICHESKII 

ZHURNAL

Scientific Journal

2015 Vol. 5 № 4 (20)

Founder – Federal State Budget Educational Institution of High Education 

«Voronezh State University of Forestry and Technologies 

named after G.F. Morozov» (VSFEU)

Editorial Board Head

Dr., prof. M.V. Drapalyuk
Chief (Research) Editor
Dr., prof. I.M. Bartenev

Members of editorial board

Dr., prof. D.N. Afonichev (Russia)

Dr., prof. V.I. Kazakov (Russia)
Dr., prof. N.N. Matveev (Russia)
Dr., prof. S.M. Matveev (Russia)
Dr., prof. S.S. Morkovina (Russia)

Dr., prof. S.V. Fokin (Russia)

Dr., prof. A.M. Tsypuk (Russia)

Dr., prof. M.P. Chernyshov (Russia)

Executive secretary

S.V. Malyukov

Editor

A.S. Lyulina
Typesetting

S.V. Malyukov

Members of editorial council

Dr., prof. O.N. Burmistrova (Russia)

Dr., prof. I.V. Grigoriev (Russia)
Dr., prof. A.A. Kamusin (Russia)
Dr., prof. N.I. Kozhukhov (Russia)

Dr., prof. K.N. Kulik (Russia)
Dr., prof. V.I. Patyakin (Russia)
Dr., prof. A.D. Platonov (Russia)

Dr., prof. S.A. Rodin (Russia)
Dr., prof. V.S. Syunev (Russia)

Dr., prof. N.N. Kharchenko (Russia)

Dr., prof. P.A. Bekhta (Ukraine)

prof. Zhou Dingguo (China)

Dr., prof. A. Marcomini (Italy)

CSc., prof. V. Podrazsky (Czech Republic)

Dr., prof. F. Roessner (Germany)
Ph.D., prof. J. Sedliacik (Slovakia)

prof. Yang Zhang (China)

Dr. Chemistry J.A. Chirkova (Latvia)

The journal is registered by the Fed
eral Service for Supervision of Communications, Information Technology and 
Communications

Registration certificate

PI № FS77-44148 of 09.03.2011 

Materials of this journal may be re
produced only with written permission of 
the editorial board

PS FSBEI HE «VSFEU»

394087, Voronezh, Timiryazeva str, 8,

telephone (473) 253-72-51,

fax (473) 253-76-51,

e-mail: lesteh@vglta.vrn.ru

© FSBEI HE «VSFEU», 2015

Лесотехнический журнал 4/2015
3

СОДЕРЖАНИЕ

ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ И ЛЕС

Астахова И.Ф., Коробкин Е.А., Хицкова Ю.В. Приложение теории искусственного интеллекта в задачах моделирования устойчивости грунтового массива…………..
7

Матвеев Н.Н., Камалова Н.С., Евсикова Н.Ю., Лисицын В.И. Мониторинг распределения температуры при прогнозировании лесных пожаров……………………...
16

ПРИРОДОПОЛЬЗОВАНИЕ

Горобец А.И. Продуктивность микроротационной плантации ивы на выщелоченном черноземе.......................................................................................................................
26

Козлов А.Т., Цыплухина Ю.В., Козлов Н.А. Экологический кризис в большом 
промышленном городе и его влияние на зеленые зоны....................................................
34

Михин В.И., Михина Е.А., Михин Д.В. Роль полезащитных  насаждений  в  преобразовании ландшафтов  Центрального Черноземья…………………………………...
43

Подразски В., Матвеев С.М. Пихта Дугласа – хвойное дерево 22 века? Обзор последних литературных источников Чехии.........................................................................
51

Славский В.А., Николаев Е.А., Тимащук Д.А. Оценочные критерии качества 
плодов ореха грецкого в Центральном Черноземье……………………………………..
58

Фурменкова Е.С., Кочергина М.В., Трегубов О.В. К  проблеме повышения устойчивости насаждений Воронежской нагорной дубравы……………………………...
66

Чернышов М.П. Правовой статус, нормативы выделения и режимы использования 
особо защитных участков лесов в лесничествах Воронежской области………………..
78

Щербаков В.И., Кулмедов Б.М. Негативное влияние сокращения дебита реки на 
растительный мир на берегах и в дельте Амударьи…………………………..................
89

ЛЕСОИНЖЕНЕРНОЕ ДЕЛО

Макеев В.Н. Определение оптимальной грузоподъемности единицы лесовозного 
подвижного состава..............................................................................................................
97

Стариков А.В., Батурин К.В. Исследование и анализ методов учета заготовленной 
древесны в России и зарубежных странах………………………………………………..
103

Стариков А.В., Батурин К.В. Применение лазерного сканирования в технологии учета 
древесины………………………………………………………………………………………
114

ДЕРЕВОПЕРЕРАБОТКА. ХИМИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ

Анисимов М.В. Оценка потребительских рисков при изготовлении малотоксичной 
фанеры………………………………………………………………………………………
123

Гарин В.А., Разиньков Е.М., Чернышев А.Н. История мебели в стиле классицизма….
129

Кантиева Е.В., Пономаренко Л.В. Особенности облицовывания щитовых деталей 
шпоном файн-лайн……………………………………………………………………………
138

Попов В.М., Латынин А.В. Метод создания клееной древесины повышенной прочности..
145

Разиньков Е.М., Кантиева Е.В., Сладких Г.А. Снижение прогиба мебельных щитов, облицованных бумажно-слоистым пластиком……………………………………...
152

Лесотехнический журнал 4/2015

Стородубцева Т.Н., Аксомитный А.А. Исследование влияния фракционного состава и обработки древесного наполнителя на водопоглощение композита…………..
161

Стородубцева Т.Н., Аксомитный А.А. Улучшение адгезии в системе полиэтилентерефталат-древесина……………………………………………………………………...
169

Шамаев В.А. Получение модифицированной древесины химико-механическим 
способом и исследование ее свойств……………………………………………………..
177

ТЕХНОЛОГИИ. МАШИНЫ И ОБОРУДОВАНИЕ

Аксенов А.А., Малюков С.В. Устройство для проведения испытаний узлов трения 
с подшипниками из модифицированной древесины………………….............................
188

Платонова М.А., Драпалюк М.В., Платонов А.А. Динамическая модель взаимодействия роторного рабочего органа с древесно-кустарниковой растительностью......
201

Платонова М.А., Драпалюк М.В., Платонов А.А. Основные результаты исследования кинематики и динамики малозвенных механизмов лесных машин……………..
208

Попиков П.И., Бухтояров Л.Д., Клубничкин В.Е. Оптимизация параметров энергосберегающего гидропривода механизма поворота манипулятора лесной машины...
215

Попиков П.И., Клубничкин В.Е. Математическая модель функционирования энергосберегающего гидропривода механизма поворота лесного манипулятора………...…..
223

Попов В.М., Кондратенко И.Ю., Ерин О.Л., Костылева Л.Н. Контактный теплообмен в соединениях с металлическими поверхностями, имеющими отклонения 
формы или волнистость……………………………………………………………………..
234

МЕНЕДЖМЕНТ. ЭКОНОМИКА. ОРГАНИЗАЦИЯ

Азарова Н.А., Титова Е.В. Классификация факторов риска развития предпринимательской сети на мебельном рынке в период рецессии………………..………………..
242

Кожемяко Н.П., Кузнецов С.Г., Коньшакова С.А. Концептуальная модель прогнозирования развития лесного сектора России………...……………………………….
252

Коломин Р.А., Лапшин В.Ю. Современные тренды в управлении и организации 
инновационной инфраструктуры на микроуровне………………………………………..
266

Шабуцкая Н.В., Соломатина Е.Д. Государственная инновационная политика России: история и перспективы…………………….................................................................
274

УПРАВЛЕНИЕ. МОДЕЛИРОВАНИЕ. ИНФОРМАТИКА

Акамсина Н.В., Лемешкин А.В., Сербулов Ю.С. Модель выбора оптимальных 
условий хранения межоперационных заделов…………………………..…….................
286

МЕТОДИКА. ЛАБОРАТОРНОЕ ОБОРУДОВАНИЕ

Серебрянский А.И. Лабораторное оборудование для определения метрологических 
характеристик подшипников скольжения………………………………………….….....
293

Лесотехнический журнал 4/2015       
5

CONTENTS

NATURAL SCIENCES AND FOREST

Astachova I.F., Korobkin E.A., Hitskova Yu.V. Applied the theory of  artificial  intellect  for the solving stability ground mass..............................................................................
7

Matveev N.N., Kamalova N.S., Evsikova N.Yu., Lisitsyn V.I. Monitoring of the temperature distribution in prediction of forest fires……………………………………………
16

NATURE MANAGEMENT

Gorobets A.I. Productivity of willow plantations microrotational on leached chernozem...
26

Kozlov A.T., Tsypluhina Yu.V., Kozlov N.A. The environmental crisis in the great industrial city and its impact on the green zone.........................................................................
34

Mikhin V.I., Mikhinа E.A., Mikhin D.V. The role of shelter spaces in the transformation landscapes of Central Chernozem region........................................................................
43

Podrázský V., Matveev S.M. Douglas-fir – spruce for the 22nd century? Review of the 
recent Czech literature…………………………………………............................................
51

Slavskiy V.A., Nikolaev E.A., Timashchuk D.A. Estimated criteria of quality of fruits 
walnut in the Central Chernozem region…....................................................................................
58

Furmenkova E.S., Kochergina M.V., Tregubov O.V. To the problem of increasing stability of plantations of Voronezh upland oak forests………………………………………..
66

Chernyshov M.P. Legal status, standards of allocation and conditions of use of specially 
protected forest areas in forest districts of Voronezh region………………………...……….
78

Shcherbakov V.I., Kulmedov B.M. Negative effects of reduction of the riverflow on flora of Amudarya banks and Amudarya river delta…………………………………...………
89

FORESTRY ENGINEERING

Makeev V.N. Determining the optimal load capacities units of forestry rolling stock..……
97

Starikov A.V., Baturin K.V. Research and analysis of methods of accounting for harvested wood in Russia and foreign countries………………………………………………..
103

Starikov A.V., Baturin K.V. The use of laser scanning technology of accounting for 
wood………………………………………………………………………………..………..
114

WOOD-PROCESSING. ENGINEERING CHEMISTRY

Anisimov M.V. Assessment of risk in consumer manufacturing low toxic plywood………
123

Garin V.A., Razinkov Е.M., Chernyshev A.N. Furniture history in style of classicism....
129

Kantiyeva E.V., Ponomarenko L.V. Features of the veneering of panel board details 
fayn-layn interline interval……...................................................................................................
138

Popov V.M., Latynin A.V. Method for creating of laminated wood high strength....……
145

Razinkov E.M., Kantiyeva E.V., Sladkikh G.A. Decrease in the deflection of the furniture boards revetted paper and layered plastic……………………………………...……….
152

Storodubtseva T.N., Aksomitny A.A. Study of the effect of fractional composition and 
processing wood filler on water absorption of the composite………………………………
161

Лесотехнический журнал 4/2015

Storodubtseva T.N., Aksomitny A.A. The improvement of adhesion in the system polyethylene-wood………………………………………………………………………………...
169

Shamaev V.A. Receiving modified wood chemi-mechanical process and шnvestigation of 
its properties………………………………………………………………………………....
177

TECHNOLOGY. MACHINERY AND EQUIPMENT

Aksenov A.A., Malyukov S.V. Devices for testing of the friction with the bearing from 
the modified wood..................................................................................................................
188

Platonova M.A., Drapalyuk M.V., Platonov А.A. Dynamic model of interaction with 
rotary the working body of trees and shrubs………………………………………………….
201

Platonova M.A., Drapalyuk M.V., Platonov А.A. Basic results of research of kinematics and dynamics little links of the mechanism of forest machines…....................................
208

Popikov P.I., Bukhtoyarov L.D., Klubnichkin V.E. Optimization of parameters of 
energy-efficient hydraulic mechanism turning  manipulator forest machines………………
215

Popikov P.I., Klubnichkin V.E. Mathematical model of energy saving hydraulic turning
mechanism forestry manipulator…………………………………………………………….
223

Popov V.M., Kondratenko I.Yu., Erin O.L., Kostyleva L.N. Contact heat exchange in 
conjunction with metal surfaces which have deviations in form or waviness………………
234

MANAGEMENT. ECONOMICS. ORGANIZATION

Azarova N.A., Titova E.V. Classification of risk factors of development enterprise network in the furniture market during recession…………........................................................
242

Kozhemyako N.P., Kuznetsov S.G., Konshakova S.A. The conceptual model of forecasting of development of the Russian forest sector…...........................................................
252

Kolomin R.A., Lapshin V.Yu. Modern trends in management and the organization of 
innovative infrastructure at the microlevel.............................................................................
266

Shabutskaya N.V., Solomatina E.D. State innovation policy Russia: history and prospects…...
274

BUSINESS ADMINISTRATION. MODEL ENGINEERING. INFORMATION SCIENCE
Akamsina N.V., Lemeshkin A.V., Serbulov Yu.S. Model of the choice of optimum storage conditions of interoperational reserves………………………………………………...
286

METHODIC. LABORATORY EQUIPMENT

Serebryansky A.I. Laboratory equipment for determining metrological characteristics 
slide bearings……………………………………………………….………………………….
293

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

Лесотехнический журнал 4/2015
7

DOI: 10.12737/17397
УДК 630*22

ПРИЛОЖЕНИЕ ТЕОРИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЗАДАЧАХ 

МОДЕЛИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВОСТИ ГРУНТОВОГО МАССИВА

доктор технических наук, профессор И. Ф. Астахова1

Е. А. Коробкин1

кандидат экономических наук, доцент Ю. В. Хицкова1

1 – ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет», 

г. Воронеж, Российская Федерация

Статья посвящена проблеме обеспечения устойчивости грунтового массива путем ис
пользования автоматической системы управления. На сегодняшний день основной проблемой почвообрабатывающих агрегатов, используемых на склонах, а также в условиях сложного рельефа и наличия препятствий является неконтролируемое изменение траектории их 
движения. Решать эту проблему можно путем внедрения компьютерных систем контроля и 
управления, имеющих возможность быстрой адаптации в процессе работы. Проведенный 
анализ литературы показал, что в настоящее время не существует компьютерных систем 
контроля устойчивости грунтового массива (оползня), что позволило бы агрегатам быстро 
среагировать на экстремальные условия и адаптироваться к ним. Авторами предлагается 
концепция системы управления, основная на создании автоматической нечеткой системы. 
Этот подход реализован с помощью программного комплекса, данные наблюдений подаются 
на вход системы, которая принимает решение об опасности возникновения неустойчивости. 
При этом эта система налаживается оптимальным образом для получения более точного решения с помощью генетических алгоритмов. Рассматривается построение модели прогнозирования устойчивости грунтового массива (насыпи), то есть рассматривается необходимое 
условие появления оползня. Для прогноза коэффициента, влияющего на устойчивость, предлагаются методы нечеткой логики. Строится лингвистическая переменная, принимающая 
некоторые значения, для термов строится функция принадлежности, строится база знаний, 
проводится фаззификация и дефаззификация, получаются некоторые прогностические значения, которые уточняются с помощью генетического алгоритма. Рассчитывается алгоритм 
появления неустойчивости и предсказывается быстрое реагирование оператора на это явление, то есть указывается последовательность действий, необходимых во избежание опасности.

Ключевые слова: грунтовый массив, насыпь, устойчивость, оползень, прогнозирова
ние, нечеткая логика

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

8
Лесотехнический журнал 4/2015

APPLIED THE THEORY OF  ARTIFICIAL  INTELLECT  FOR THE SOLVING 

STABILITY GROUND MASS

DSc in Engineering, Professor I. F. Astachova1

E. A. Korobkin1

PhD in Economic, Associate Professor Yu.V. Hitskova1

1 – Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University», 

Voronezh, Russian Federation

Abstract

Paper is devoted to a problem of ensuring stability of the soil massif by use of an automatic control 

system. Today the main problem of the soil-cultivating units used on slopes and also in the conditions of a 
difficult relief and existence of obstacles is uncontrollable change of a trajectory of their movement. It is 
possible to solve this problem by introduction of the computer control and management systems having possibility of fast adaptation in the course of work. The carried-out analysis of literature showed that now there 
are no computer monitoring systems of stability of the soil massif (landslide) that would allow units to react 
quickly to extreme conditions and to adapt for them. Authors offer the concept of a control system, the main 
on creation of automatic indistinct system. This approach is realized by means of a program complex, data of 
supervision move on an entrance of system which makes the decision on danger of emergence of instability. 
Thus this system is adjusted optimum for obtaining more exact decision by means of genetic algorithms. 
Creation of model of forecasting of stability of the soil massif (embankment) is considered, that is the necessary condition of emergence of a landslide is considered. For the forecast of the coefficient influencing stability methods of fuzzy logic are offered. We construct linguistic variable that takes some value for the terms of
the membership function is constructed, built a knowledge base, fuzzification and defuzzification is performed, obtained some prognostic value that specified by the genetic algorithm. The algorithm of emergence 
of instability pays off and fast response of the operator to this phenomenon is predicted, that is the sequence 
of the actions necessary in order to avoid danger is specified.The development of  stability ground mass  
worked out.  The  fuzzy logic methods are considered for predication of development stability ground mass.

Keywords: ground mass, bulk, stability, landslide, prediction, fuzzy logic 

1. Введение
Массив грунта при определенных ус
ловиях может потерять устойчивость и в 
результате этого перейти из состояния статического равновесия в состояние движения. Такое состояние грунтового массива 
называется оползнем. 

Существует потребность в прогнози
ровании таких условий при проведении 
сельскохозяйственных работ, для реагиро
вания на возникающую опасность со стороны оператора.

2. Разработка модели прогнозирова
ния устойчивости грунтового массива

2.1. Постановка задачи.
Для расчета устойчивости оползней 

вращения используется метод круглоцилиндрических поверхностей скольжения
[1, 2, 3] (рис. 1).

Вес элементарного объема грунта

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

Лесотехнический журнал 4/2015
9

Рис. 1. Расчетная схема к определению
устойчивости откоса методом круглоцилиндрических поверхностей скольжения

обозначим Gi и приложим в точке пересечения центральной оси с поверхностью 
скольжения. Сила Gi разложится на нормальную и касательную к поверхности составляющие  Ni и  Ti: 

i
i
i
G
N

cos

; 
i
i
i
G
T

sin

.        (1)

Касательная составляющая силы тяже
сти будет сдвигающей силой 
,i сД
i
T
T

. Сила 

трения и сила сцепления по поверхности 
скольжения образуют удерживающие силы:

i
i
i
i
i
i
уд
c
l
G
tg
T




cos
,
,  
(2)

где li – длина дуги поверхности скольжения в пределах i-го объема грунта; 

ci и i – сцепление и угол внутренне
го трения грунта в пределах дуги li.

Запишем равновесие моментов и удер
живающих сил относительно центра O круглоцилиндрической поверхности скольжения:

0
)
cos
(
sin

1
1



 





n

i

i
i
i
i
i

n

i

i
i
l
c
G
tg
R
G
R



. (3)

1

sin

)
cos
(

1

1















i

n

i

i

n

i

i
i
i
i
i

сд

уд

G

l
c
G
tg

М

М







. (4)

В формулах (3) и (4) угол α отсчиты
вается от горизонтали и считается положи
тельным при повороте ее на острый угол 
до совмещения с касательной против хода 
часовой стрелки.

В рассматриваемой работе ставится 

задача 
прогнозирования 
устойчивости 

грунтового массива. Предположим, что 
имеются данные о том, как менялся коэффициент устойчивости с течением времени
(рис. 2).

Рис. 2. Диаграмма, отражающая динамику 

изменения коэффициента устойчивости 
грунтового массива с течением времени

Далее необходимо провести анализ 

экспериментальных данных для того, чтобы разработать прогнозную модель, основанную на методах нечеткой логики.

2.2. Обоснование выбора стратегии 

методов нечеткой логики для решения задачи прогнозирования.

С формальной точки зрения задача про
гнозирования изменения значения коэффициента устойчивости грунтового массива, как 
процесса, который протекает во времени, относится к широкому классу задач прогнозирования дискретных последовательностей (совокупности значений в фиксированные моменты), которые возникают не только в обра

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

10
Лесотехнический журнал 4/2015

зовании, но и в других областях. При этом необходимо учитывать неизвестную закономерность о явлении, лежащем в основе процесса, 
который генерирует дискретные последовательности. В последнее время в задачах прогнозирования возродился интерес к использованию искусственных нейронных сетей [4, 5, 
6]. Для таких систем, с неполной информацией и высокой сложностью объекта оптимальными являются нечеткие методы [7]. 

2.3. Процесс нечеткого управления: 

фаззификация, разработка нечетких правил, дефаззификация.

Положим, что переменная, отражающая 

значение коэффициента устойчивости в отдельный момент времени может принимать 
значение из диапазона от 0,96 до 1,04 [1]. Согласно положениям теории нечетких множеств, каждому значению коэффициента устойчивости из диапазона от 0,96 до 1,04 может 
быть поставлено в соответствие некоторое 
число, от нуля до единицы, которое определяет степень принадлежности данного физического значения количества к тому или иному терму лингвистической переменной [8]. 
Поделив всю числовую ось значений переменной, получаем универсальное множество 
G. Это множество представимо в виде:



n
g
g
g
G
,..,
,
1
1

,
(5)

это интервал числовой оси, составленный из 
интервалов 
n
i
g i
..
1
,

. На основе универ
сального множества G можно определить 
нечеткое множество Z следующим образом: 
















 


1
1
2
2
,
,
,
,....,

,

,

,
0,1 ,

Z
Z

Z
n
n

i
Z
i

g
g
g
g

Z

g
g

g
G
g












 










.(6)

Здесь 


i
Z g

– функция принадлеж
ности. Принадлежность каждого точного 
значения к одному из термов лингвистической переменной определяется посредством функции принадлежности. В рассматриваемой задаче она показывает степень 
принадлежности 
i
g
множеству Z.

Таким образом, лингвистическая пере
менная «значение коэффициента устойчивости» может быть описана при помощи указанных на рис. 3 термов, представляющих 
собой высказывания на естественном языке. 
На этом же рисунке можно заметить некоторые экспертно – лингвистические закономерности, которые впоследствии помогут 
построить модель прогнозирования. Кроме 
того, прослеживается цикличность процесса. 
Следуя по точкам графика, видно, что удержание коэффициента устойчивости на одном 
уровне составляет 3 единицы времени, его 
уменьшение – 3 единицы времени, а увеличение более продолжительно – 5 единиц времени [7, 8].

На основе выявления такой закономер
ности становится возможным записать выявленные циклические явления в виде трех высказываний на естественном языке, которые 
принято называть правилами «ЕСЛИ - ТО», 
связывающими значение коэффициента устойчивости в различные моменты времени.
Правило «удержания» 
1
F
высказываниями, 

правило «падения» 
2
F
и правило «роста» F3  

представлены одинаково [9, 10].

Правила F1, F2, F3 составляют базу 

знаний нашей задачи.

Выписанные правила позволяют про
гнозировать изменение значения коэффициента устойчивости на некоторое время впе

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

Лесотехнический журнал 4/2015
11

Рис. 3. Определение множества термов для выходной лингвистической переменной 

«значение коэффициента устойчивости»

ред, что является важнейшим показателем
эффективности разрабатываемой модели. Разумеется, ошибка прогнозирования с каждой 
итерацией будет расти, но это можно исправить, обладая большими объемами экспериментальных данных, накопление с течением 
процесса.

Для использования экспертно – лин
гвистических оценок F1 – F3 используется 
аппарат теории нечетких множеств. Согласно 
этой теории, для лингвистических оценок 
«НИЗКОЕ», «ВЫСОКОЕ», «СРЕДНЕЕ» и 
так далее, применяется формализация при 
помощи функций принадлежности. По опре
делению, функция принадлежности  
)
(x
T


характеризует субъективную меру уверенности эксперта в том, что четкое значение  x
соответствует нечеткому терму  T . Область 
значения описанной функции находится в 

диапазоне 
1,0
. В решаемой задаче исполь
зуется простая и удобная в настройке аналитическая модель функции принадлежности 
переменной x
произвольному нечеткому 

терму T в виде [8, 11] (рис. 4):

)
)
/)
((
1
/(
1
)
(
2
c
b
x
x
T




, 
(7)

где b и  c – параметры настройки. Параметр b
представляет собой координату 

максимума функции принадлежности –

1
)
(

b
T

. А параметр c является коэффи
циентом 
концентрации 
–
растяжения 

функции. Число b
представляет собой 

наиболее возможное значение переменной 
x для нечеткого терма T .

Рис. 4. Модель функции принадлежности

На основании описанных выше па
раметров функций принадлежности, и выбора вида самой функции становится возможным построить графики функций принадлежности лингвистических оценок.

Обозначим через 
]
,
[
max
min K
K
диапазон 

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

12
Лесотехнический журнал 4/2015

возможных значений коэффициента устойчивости. И разобьем его на пять частей. 

Каждая из пяти частей ассоциируется 

с лингвистическими оценками: «НИЗКОЕ» 
(Н), «НИЖЕ СРЕДНЕГО» (НС), 

«СРЕДНЕЕ» - (С), «ВЫШЕ СРЕДНЕГО» (ВС) и «ВЫСОКОЕ» - (В). Используя нечетко – логические операции «И» (min), 
«ИЛИ» (max) и операцию дефаззификации 
для преобразования нечеткого вывода к 
четкому значению, можно в явном виде 
записать модель прогнозирования. Дефаззификация произведена по методу центра 
тяжести, который описывается следующей 
формулой:



 



max

min

max

min

)
(

)
(

K

K

A

K

K

A

du
u

du
u
k

X





,
(8)

где X – точное искомое значение. 

Физическим аналогом этой формулы 

является нахождение центра тяжести плоской фигуры, ограниченной осями координат 
и графиком функции принадлежности нечеткого множества. В нашем случае – когда величины универсального множества дискретны, для дефаззификации нечеткого множества используется следующая формула:












K

i

i
A

i
A

K

i

i

X

X
k

X

1

1

)
(

)
(





.
(9)

3. Практические результаты
На рис. 5 черный график отражает фак
тическое значение коэффициента устойчивости, а красный график – значение коэффициента устойчивости, полученное в результате 
алгоритма прогнозирования, основанного на 

нечеткой логике (рис. 6). Также очевидно отклонение результатов прогнозирования от 
реальных данных. Приведенная погрешность 
вычисляется по формуле:

%
100

min
max







K
K

N
N

E

емое
прогнозиру
е
фактическо

i
, (10)

где 
i
E
– приведенная погрешность прогно
зирования коэффициента устойчивости в 
i – й момент времени. В числителе стоит соответствующая абсолютная погрешность, а в 
знаменателе – доверительный интервал, который зависит от типа шкалы и равен ширине диапазона измерений прогнозируемой 
величины. Средняя приведенная погрешность берется как среднее арифметическое 
приведенных погрешностей за i единиц времени, и вычисляется по формуле:

P

E

E

Pn

P
i

i

ср





1
,
(11)

где P – количество прогнозируемых значений, 

1P – момент начала прогноза, 

n
P
–
последний прогнозируемый 

момент.

В рамках решаемой задачи приве
денная погрешность исчисляется в процентах. Таким образом, до применения настройки приведенная погрешность прогнозирования при выбранных параметрах составила около 10,5 %.
При помощи полученной модели разработанного программного комплекса [11, 12] 
можно прогнозировать изменение значения коэффициента устойчивости грунтового массива и в будущем предсказать явление неустойчивости.

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

Лесотехнический журнал 4/2015
13

Рис. 5. Результаты прогнозирования

Рис. 6. Структурная схема прогнозного модуля

Библиографический список

1. Учебное пособие по курсу "Механика грунтов" [Текст] / А.А. Петраков, В.В. Яркин, 

Р.А. Таран, Т.В. Казачек; Под ред. А.А. Петракова. – Макеевка: ДонНАСА, 2004. – 164 с.

%

Естественные науки и лес

––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––––

14
Лесотехнический журнал 4/2015

2. Авербух, Е.Л. Моделирование и визуализация  результатов моделирования транс
формации оползней вблизи гидротехнических сооружений [Текст] / Е.Л.Авербух, О.Е. Хвостова, И.А. Крюков, А.А.Куркин // Вестник Воронежского государственного университета. 
Серия Системный анализ и информационные технологии. – 2011. – № 1. – С. 5-9.

3. Сосновский, Л.А. Сопротивление материалов деформированию и разрушений [Текст] 

/ В.Т. Трощенко, А.Я. Красовский, В.В. Покровский, Л.А. Сосновский, В.А. Стрижало. – Киев: Наукова думка, 1993. – 701 с.

4. Pöschel, T. Molecular dynamics of arbitrarily shaped granular particles [Text] / T. Pöschel, 

V. Buchholtz // Journal of Physics I France 5, 1995. – pp. 1431-1455. 

5. Pöschel, T. Static friction phenomena in granular materials: Coulomb law versus particle geome
try [Text] / T. Pöschel, V. Buchholtz // Physical Review Letters, 1993. – 71. – 24. – pp. 3963-3966. 

6. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / 

Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. – М.: Горячая Линия – Телеком, 2006. – 452 с.

7. Ярушкина, Н.Г. Основы теории нечетких и гибридных систем [Текст] / Н.Г. Ярушки
на. – М.: Финансы и статистика, 2007.

8. Коробкин, А.А. Модели и методы искусственного интеллекта [Текст] / А.А. Короб
кин, И.Ф. Астахова // Использование генетических алгоритмов и аппарата нечеткой логики 
для организации учебного процесса в ВУЗах. – Berlin:  LAP LAMBERT Academic Publishing
GmbH & Co. KG, 2012. – 137 с.

9. Жданов, А.А. Автономный искусственный интеллект [Текст] / А.А. Жданов.
М:БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 359 с.

10. Астахова, И.Ф. Системы искусственного интеллекта. Практический курс [Текст] / 

И.Ф. Астахова, В.А. Чулюков, А.С. Потапов. – М.: ФИЗМАТЛИТ, БИНОМ. Лаборатория 
знаний, 2008. – 324 с.

11. Rabiner, L.R. A tutorial on hidden markov models and selected applications in speech 

recognition [Text] / L.R. Rabiner // In Proceedings of IEEE. – 1989. – Vol. 77. – pp. 257-286. 

12. Benn, N. ACM SIGGRAPH Composium on Computer Animation [Text] / N. Benn, Y. 

Yu, P.J. Mucha // Particle-based simulation of granular materials, 2005. 

References

1. Petrakov A.A., Taran V.V., Taran R.A., Kazachek T.V. Uchebnoe posobie po kursu "Mexanika 

gruntov" [The manual for the course "Soil Mechanics"]. Makeevka, 2004, 164 p. (In Russian).

2. Averbuh E.L., Hvostova О.Е., Krjukov I.A., Kurkin A.A. Modelirovanie i vizualizachia re
zultatov modelirovania transformashii opolzney vblizi gidrotehnicheskix sooruzenii [Modeling and 
visualization of simulation results transformation of landslides near the waterworks]. Vestnik Voronez state university. Seria Sistemnii analiz i informational system [Bulletin of the Voronezh State 
University. Series System analysis and information technologies]. 2011, no. 1, pp. 5-9. (In Russian).

3. Sosnovskii L.A., Krasovskii A.Ja., Sosnovskii L.A. et all. Soprotivlenie materialov deformiro
vaniu i razrusheniju [Resistance materials deformation and fracture]. Kiev, 1993, 701 p. (In Russian).

4. Pöschel T., Buchholtz V. Molecular dynamics of arbitrarily shaped granular particles. Jour
nal of Physics I France 5, 1995, pp. 1431-1455.