Registered in RSCI
Journal" Vestnik KRSU", 2025 year, Tom 25, no 12, p. 62- 68. UDC 681.26.06:004 DOI 10.36979/1694-500X-2025-25-12-62-68
Information about authors:

Firsova Svetlana Yuryevna – Research scientist, Automobile Transportation department, Federal State Budget Educational Institution «Volgograd State Technical University», Russian Federation, e-mail: firsova.svetlana@mail.ru
Kulikov Alexey Viktorovich – Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Automobile Transportation Department, Federal State Budget Educational Institution «Volgograd State Technical University», Russian Federation, e-mail: v2xoda@ya.ru
Sovetbekov Bolotbek – Doctor of Technical Sciences, Professor of the Department of Automotive Transport of the Natural Sciences and Engineering Faculty of the Kyrgyz-Russian Slavic University named after the B.N. Yeltsin, Kyrgyz Republic, рhone: +996-700 800484, e-mail: bolot_s79@mail.ru

РАЗРАБОТКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ «УМНЫХ» АВТОМОБИЛЬНЫХ ВЕСОВ
Фирсова С.Ю., Куликов А.В., Советбеков Б.
Abstract in Russian:

Представлена разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений при проектировании «умных» автомобильных весов, ориентированной на повышение эффективности транспортных и логистических процессов при перевозочных этапах. Система основана на методах мозгового штурма и морфологического анализа, что позволило выявить и классифицировать основные подсистемы и элементы конструкции. Разработанные «умные» автомобильные весы обеспечивают автоматизацию взвешивания, идентификацию транспортных средств, а также формирование информационных показателей мультимодальных партий грузов разной классификации и типа. В статье предложены три варианта реализации «умных» автомобильных весов, различающиеся по критериям «цена – качество, мультимодальность и киберфизическая интеграция». Результаты исследования показывают перспективность внедрения интеллектуальных систем подобного типа на микро-, мезо- и макроуровнях транспортных сетей.

Keywords in Russian:

мультимодальная партия груза; интеллектуальная система; критерии выбора; морфологический метод; мультимодальные метки; умные автомобильные весы

«АКЫЛДУУ» АВТОУНАА ТАРАЗАЛАРДЫ ДОЛБООРЛООДО ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫК КОЛДОО ЧЕЧИМДЕРИНИН СИСТЕМАСЫН ИШТЕП ЧЫГУУ
Фирсова С.Ю., Куликов А.В., Советбеков Б.
Astract in Kyrgyz :

Бул макалада Кыргыз Республикасындагы транспорттук жана логистикалык процесстерди оптималдаштыруу максатында иштелип чыккан «акылдуу» автоунаа таразаларын долбоорлоодо чечим кабыл алууну колдогон интеллектуалдык система сунушталат. Система «акылдуу» тараза катары кабылданып, мээ чабуулу жана морфологиялык анализ ыкмаларынын негизинде түзүлгөн, бул негизги подсистемаларды жана алардын элементтерин аныктоого кенири мүмкүндүк берет жана абдан чон мүмкүнчүлүкторго ээ. Иштелип чыккан «акылдуу» автоунаа таразалары жүктөрдү автоматтык таразалоону, автоунааларды идентификациялоону жана мультимодалдык жүк партиялары боюнча маалыматтык көрсөткүчтөрдү түзүүнү камсыз кылат. Макалада «баа–сапат, мультимодалдуулук жана кибер-физикалык интеграция» критерийлерине жараша кардарларга үч вариант сунушталат. Изилдөөнүн натыйжалары болуп, бул системаны транспорттук тармактардын микро-, мезо- жана макро деңгээлдеринде колдонуу келечектүү экенин көрсөтөт.

Keywords in Kyrgyz:

жүктүн мультимодалдык партиясы; интеллектуалдык система; тандоо критерийлери; морфологиялык ыкма; мультимодалдык белгилер; акылдуу унаа таразалары

DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DESIGN SMART CAR SCALES
Firsova S.Yu., Kulikov A.V., Sovetbekov B.
Abstract in English:

The paper presents the development of an intelligent decision support system for the design of “smart” car scales, aimed at improving the efficiency of transport and logistics processes during transportation stages. The system is based on brainstorming and morphological analysis methods, which made it possible to identify and classify the main subsystems and structural elements. The developed “smart” car scales provide automation of weighing, identification of vehicles, as well as the formation of information indicators for multimodal shipments of various classifications and types. The article suggests three implementation options for “smart” car scales, differing in terms of “price–quality, multimodality and cyber-physical integration” criteria. The results of the study show the prospects of implementing intelligent systems of this type at the micro, meso and macro levels of transport networks.

Keywords in English:

multimodal cargo shipment; intelligent system; selection criteria; morphological method; multimodal tags; smart car scales

Copy the output according to GOST
Firsova S.Yu. DEVELOPMENT OF AN INTELLIGENT DECISION SUPPORT SYSTEM FOR DESIGN SMART CAR SCALES / S.Yu. Firsova, A.V. Kulikov, B. Sovetbekov // Vestnik KRSU. 2025. T. 25. No 12. S. 62- 68.