Совершенствование технологии технического обслуживания строительной техники с применением методов цифровой диагностики
Как цитировать
Аннотация
Ключевые слова
Библиографические ссылки
Гаряев А.Н., Железнов М.М., Кудрявцев А.А., Адамцевич Л.А. Применение искусственного интеллекта для мониторинга строительной техники в условиях комплексного освоения и развития территорий // Строительство и архитектура. 2025. Т. 13. № 3. Ст. C0004.
Гаряев А.Н., Железнов М.М. Интеллектуальная обработка данных мониторинга строительной техники в системе управления жизненным циклом объекта // Строительство и архитектура. 2026. Т. 14. № 1. Ст. C0031.
Звягин Л.С. Интеллектуальные информационно-измерительные системы на основе цифровых двойников для предиктивного обслуживания промышленного оборудования // Computational Nanotechnology. 2025. Т. 12. № 4. С. 51-60.
Иванов Н.М., Криков А.М., Немцев А.Е., Федоров А.Г. Интегрированная электронная документация оснащенности пунктов технического обслуживания и технического диагностирования грузовых автомобилей агропромышленного комплекса // Наука в центральной России. 2021. № 4 (52). С. 96-106.
Ишмухаметова Д.Р., Нажмутдинов Р.А. Предиктивное обслуживание оборудования в машиностроении с применением методов искусственного интеллекта // Экономика и предпринимательство. 2025. № 8 (181). С. 1195-1203.
Ларин С.Н., Славянов А.С., Хрусталев Е.Ю. Организация ремонта и обслуживания сельскохозяйственной и строительной техники на отдаленных территориях // Экономика и предпринимательство. 2025. № 3 (176).
Пастухов А.Г., Тимашов Е.П. Реализация технологии контроля узлов механических трансмиссий на основе цифровой термодиагностики // Вестник машиностроения. 2023. Т. 102. № 1. С. 24-29.
Ракитин В.А., Малахов Ю.В., Пашков Д.А. Сервисное обслуживание пневматических шин на самоходные машины для подземных горных работ // Горная промышленность. 2024. № 2. С. 65-69.
Alshboul O., Al Mamlook R.E., Shehadeh A., Munir T. Empirical exploration of predictive maintenance in concrete manufacturing: harnessing machine learning for enhanced equipment reliability in construction project management // Computers and Industrial Engineering. 2024. Vol. 190. Article 110046.
Alsmadi D., Ismail R., Shehadeh A., Alshboul O., Albtoush F. Integrated machine learning algorithms for predictive maintenance of construction equipment // International Journal of Construction Management. 2026. pp. 1-21.
Gericke B.L., Sushko A.E., Gericke P.B., Efremenkov A.B. Digital technologies used in technical diagnostics, assessment of technical condition, maintenance and repair of mining machines and equipment // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 2052. № 1. Article 012016.
Kolar D., Lisjak D., Curman M., Pajak M. Condition monitoring of rotary machinery using industrial IoT framework // Technical Journal. 2022. Vol. 16. № 3. pp. 343-352.
Kuftinova N.G., Ostroukh A.V., Maksimychev O.I., Vasil'ev Yu.E., Pletnev M.G. Predictive diagnostics and maintenance of industrial equipment // Russian Engineering Research. 2022. Vol. 42. № 2. pp. 158-161.
Kurasako A., Akita H., Hagiwara Y., Honda T. Applicability of online oil condition monitoring system to biodegradable hydraulic oil in construction machinery // Tribology Online. 2025. Vol. 20. № 4. pp. 197-205.
Zhou H., Huang X., Wen G., Lei Z., Dong S., Zhang P., Chen X. Construction of health indicators for condition monitoring of rotating machinery: a review of the research // Expert Systems with Applications. 2022. Vol. 203. Article 117297.