危険な状況が発生するための条件の予測とモデル化。 OBZhD

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危険な状況の発生条件を予測およびモデル化します。安全な生活の基本

安全な生活活動の基礎（OBZhD）

技術システムとの人間の相互作用の経験により、トラウマ的および有害な要因を特定し、開発することが可能になります 危険な状況の発生確率を評価する方法。 これは、事故や怪我に関する統計データの蓄積であり、静的データをさまざまな方法で変換および処理して、情報量を増やします。この方法の欠点は、その制限された性質、実験の不可能性、および新しい技術的手段や技術の危険性を評価するのに適用できないことです.

ここに立っています 信頼性理論。 信頼性は、必要な機能の実行を可能にするすべてのパラメーターの値を確立された制限内に維持するオブジェクトのプロパティです。この場合、確率量が使用されます。信頼性の基本的な考え方は、 "拒否" - 操作の停止またはそのパラメータの急激な変化による、技術デバイスの状態の健全性の違反。ここでは、所定の動作時間内に故障する確率も推定されます。信頼性理論により、ツールの技術的リソース、つまり操作の開始から限界状態の開始までの連続または合計周期操作の期間を決定することが可能になります。

電子計算技術の可能性は、開発を可能にします 危険な状況をモデル化する方法、 形式化された概念で動作します。さまざまな物理的および幾何学的記号を使用して、調査中のオブジェクトの順序付けられ、特別に編成された表現です。インシデントに関する統計データ、技術システムの機能の構造とパターンは形式化されます。

インシデントが発生するには、次の XNUMX つの条件が同時に満たされる必要があります。 危険源の存在、危険源の行動範囲内の人の存在、人のための保護具の欠如。事故や職場での事故の確率を計算できます。過去の出来事を分析して事故の原因のツリーを作成する場合、前の出来事を無作為に選び出し、それらの間のつながりを確立し、恒久的な性質の要因を分析する必要があります。この場合、顕在化していない潜在的に危険な要因を特定できます。複雑なシステムの場合、フォールトツリー法を使用して分析を行うことができます。フォールトツリー法では、イベントと状態を他のイベントと状態の論理的な結果として図に示します。

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NLOS イメージング技術は、長い間よく知られている技術です。この方法に基づいて、コーナーを見回し、障害物によって隠されたオブジェクトを撮影できる「スマート」カメラがすでに作成されています。ただし、NLOS 調査テクノロジの以前の実装のほとんどでは、部屋の壁など、かなり大きなオブジェクトや平らな面を見ることができました。 NLOS 技術は、多くの分野で非常に有望な技術です。たとえば、自動運転のロボットカーは、この技術を使用して角を「見て」、通常のカメラや人間のドライバーが見る前に潜在的な危険を認識することができます。

この技術は次のように機能します。レーザーは、特定の時間間隔を経て、特定の持続時間の一連の短いパルスを放出します。レーザー光は、障害物によって隠されているものも含め、オブジェクトの表面で繰り返し反射され、その一部が戻ってきて、カメラセンサーによってキャプチャされます。最初のパルスから反射光信号の登録までに経過した時間に関する情報は、カメラの直接の視野に入らないオブジェクトの画像を再作成する複雑な数学的アルゴリズムを使用して処理されます。最終的な画像は高品質と解像度を誇ることはできませんが、人はこれらの画像内のオブジェクトを簡単に認識できます。

ただし、NLOS テクノロジの既存の実装には多くの重大な制限があり、その作業の品質は、隠されたオブジェクトの表面の面積と反射率に大きく依存します。これと他のいくつかの制限により、閉鎖された空間の外からの撮影は、最近までほぼ不可能でした。

スタンフォード大学で開発されたキーホール方式は、レーザービームが反対側の表面の小さなスポットを照らすことができる小さな穴しか必要としないため、そのように名付けられました。部屋の壁や物体の表面から膨大な数の光子が繰り返し反射されますが、わずかな数の光子だけが戻ってきて、到着時間を記録および測定できるアバランシェ光検出器の表面に到達します。単一光子でさえ。

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