×

Вы используете устаревший браузер Internet Explorer. Некоторые функции сайта им не поддерживаются.

Рекомендуем установить один из следующих браузеров: Firefox, Opera или Chrome.

Контактная информация

+7-863-218-40-00 доб.200-80
ivdon3@bk.ru

  • Исследование данных измерений при оценке качества смешивания разнородных волокон

    • Аннотация
    • pdf

    В статье рассматриваются проведенные исследования изменения выходного сигналы с измерительного устройства для оценки качества смешивания натуральных и химических волокон в полуфабрикатах прядильного производства, полученных на ленточной машине при различных переходах. Построение полиномиальных моделей при анализе данных позволяет интерпретировать информации о равномерности распределения волокон в ленте, не учитывая влияния на изменения её линейной плотности.

    Ключевые слова: качество смешивания волокон, линейная плотность, инфракрасный метод оценки, оценка данных, линейный полином, полиномиальная функция

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности

  • Исследование влияние примеси на баллистическую проводимость ε-фосфорена

    • Аннотация
    • pdf

    Изучено влияние примеси на проводимость аллотропной модификации фосфорена (ε-P). Для расчётов использовался пакет квантово-химического моделирования Quantum Espresso. Исследование проводилось на базе имитационного моделирования. На основе Quantum Espresso моделируется трехмерные структуры. В работе была адаптированна модель для двумерного ε-фосфорена путём выбора вектора элементарной ячейки настолько большим, чтобы исключить взаимодействие слоёв.

    Ключевые слова: фосфорен, аллотроп, полупроводник, примесь, адсорбция, проводимость, теория функционала плотности, моделирование, Quantum Espresso, кристаллическая структура

    1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 1.3.8 - Физика конденсированного состояния

  • Строительство плавучих железобетонных морских сооружений для сжижения природного газа

    • Аннотация
    • pdf

    В данной статье раскрыт ряд примеров внедрения новых технологий в строительстве для осуществления новых высокотехнологичных проектов. Рассмотрены некоторые аспекты технологии строительства морских гравитационных оснований для технологических линий по сжижению природного газа и стабильного газового конденсата. В процессе строительства гравитационного основания применялись новые составы тяжелых высокопрочных модифицированных и легких бетонов, а также натяжение арматурных канатов на затвердевший бетон. Для различных конструкций сложной конфигурации использовали инвентарную щитовую переставную и скользящую опалубку.

    Ключевые слова: основание гравитационного типа, сжиженный природный газ, постнатяжение, высокопрочный модифицированный бетон, плавучие морские сооружения

    2.1.7 - Технология и организация строительства

  • Взаимодействие Tello EDU и Turtlebot3 в помещениях со слабым сигналом при помощи локальной сети и операционной системы ROS

    • Аннотация
    • pdf

    В статье исследуется взаимодействие Tello EDU, малогабаритного образовательного дрона, с Turtlebot3, беспилотным наземным аппаратом, в помещениях со слабым сигналом. Показано, как с использованием локальной сети и операционной системы роботов (ROS) можно достичь эффективной совместной работы этих двух устройств. Анализируется, как локальная сеть может быть использована для трансляции данных и контроля устройств в условиях слабого внешнего сигнала. Исследуется роль ROS как основного инструмента для управления и взаимодействия с устройствами. Кроме того, статья рассматривает конкретные сценарии использования, включая взаимодействие и координацию между Tello EDU и Turtlebot3. Также представлена схема взаимодействия двух беспилотных аппаратов, описано подробное описание их работы, и представлен код на Python с применением различных библиотек на основе роботизированной операционной системы ROS.

    Ключевые слова: Tello Edu, операционная система (ROS), БПЛА, локальная сеть, Wi-fi, узлы (nodes), SLAM, слабый сигнал, планирование маршрута, автономный робот, Turtlebot3

    2.3.4 - Управление в организационных системах , 2.5.4 - Роботы, мехатроника и робототехнические системы

  • Торговые и ярмарочные площади в городах Нижнего Дона и Приазовья

    • Аннотация
    • pdf

    Данное комплексное исследование нацелено прежде всего на определение особенностей формирования и развития торговых и ярмарочных площадей в контексте принципов преемственности архитектурно-планировочной структуры городов. Выявление основного градообразующего фактора в различные исторические периоды в данной работе является основополагающим и необходимым этапом анализа. Актуальность данного исследования обусловлена необходимостью комплексной реконструкции общегородских пространств, сформированных изначально как торговые площади в историческом ядре городов. В статье рассмотрены особенности планировки и застройки торговых и ярмарочных площадей в таких городах Нижнего Дона и Приазовья, как Ростов-на-Дону, Таганрог и Нахичевань-на-Дону в период с середины XVIII до начала XX веков. Изучено влияние экономических и общеполитических процессов, происходивших в стране на развитие торговли в регионе и, следовательно, на определение торговли, как основной функциональной специфики исследуемых городов. Определена роль торговых площадей в структуре генеральных планов на различных этапах развития городов. Выявлены основные элементы застройки торговых площадей в различные исторические периоды. Установлена взаимосвязь функциональной значимости площадей с их формой; расположением относительно главных транспортных магистралей и первоначальным планировочным ядром города.

    Ключевые слова: городская площадь, торговля, Ростов-на-Дону, ярмарка, Таганрог, Нахичевань-на-Дону, Новочеркасск

    2.1.11 - Теория и история архитектуры, реставрация и реконструкция историко-архитектурного наследия (архитектура)

  • Реализация модели автоматического распознавания эмоций человека по речи

    • Аннотация
    • pdf

    Определение эмоций человека по речи является актуальной задачей на данный момент, потому как оно может быть применено в различных отраслях, таких как экономика, медицина, маркетинг, безопасность и образование. В данной работе рассматривается распознавание человеческих эмоций именно по речи, т.к. речь является информативным показателем, который достаточно трудно подделать. В работе рассматривается нейросетевой подход к решению задачи. Была реализована рекуррентная нейронная сеть с памятью LSTM, а также собран собственный датасет, на котором модель обучалась. Датасет включает в себя речь русскоговорящих актеров, что повысит качество работы модели для русскоговорящих пользователей.

    Ключевые слова: нейронная сеть, определение эмоций, речь, классификация, глубокое обучение, рекуррентная модель, LSTM

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

  • Построение онтологической модели для предметной области «Информационная безопасность»

    • Аннотация
    • pdf

    В данной статье рассмотрены аспекты проектирования онтологии для сферы информационной безопасности. Приведены примеры использования онтологий в рассматриваемой предметной области, в том числе в области управления рисками информационной безопасности, классификации угроз и уязвимостей, мониторинга инцидентов, а также рассмотрены примеры существующих разработок онтологий по защите информации. Определена актуальность разработки правовых онтологий и значимость проектирования юридической онтологии для рассматриваемой предметной области информационной безопасности ввиду наличия большой нормативно-правой базы.

    Ключевые слова: безопасность, защита информации, информационная безопасность, информация, модель предметной области, нормативный правовой акт, онтология, онтологический подход, проектирование, юридическая онтология

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.3.6 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

  • Детектирование дорожных знаков на основе нейросетевой модели YOLO

    • Аннотация
    • pdf

    Данная статья представляет исследование, посвященное применению нейросетевой модели YOLOv8 для обнаружения дорожных знаков. В ходе исследования была разработана и обучена модель на основе YOLOv8, которая успешно детектируют дорожные знаки в реальном времени. Статья также представляет результаты экспериментов, в которых модель YOLOv8 сравнивается с другими широко используемыми методами обнаружения знаков. Полученные результаты имеют практическую значимость в области безопасности дорожного движения, предлагая инновационный подход к автоматическому обнаружению дорожных знаков, что способствует улучшению контроля скорости и снижению аварийности на дорогах.

    Ключевые слова: машинное обучение, дорожные знаки, сверточные нейронные сети, распознавание образов

    1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

  • Применение нейросетевых технологий в задачах контроля качества изделий текстильной промышленности

    • Аннотация
    • pdf

    Рассмотрена задача разработки интеллектуальной автоматизированной системы обнаружения дефектов текстильных материалов. Проведен анализ алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения применительно к решению задачи контроля качества изделий. Рассмотрена реализация искусственной нейронной сети, реализованной в микрокомпьютере Raspberry Pi и получающей набор входных данных в виде большого потока изображений от высокоскоростной цифровой камеры. Описываются этапы создания модели на языке Python с применением библиотек TensorFlow и Keras. Процесс разработки включает подготовку исходных данных, предназначенных для обучения и тестирования системы, а также проверку работы полученной нейросети, заключающейся в распознавании изображений дефектов на ткани по классификационным признакам.

    Ключевые слова: машинное обучение, нейронная сеть, изображения дефектов, текстильный материал, обучение, тестирование, точность

    1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.6.16 - Технология производства изделий текстильной и легкой промышленности

  • Методика разработки проектов производства работ на устройство свайных фундаментов в условиях городской застройки

    • Аннотация
    • pdf

    В статье рассматриваются особенности разработки проектов производства работ (ППР) при устройстве свайных фундаментов из заводских элементов в условиях городской застройки. Показано, что в таких условиях проекты должны содержать технологические решения, обеспечивающие безопасность для жильцов и окружающей застройки. На основании анализа нормативной литературы и опыта работ представлены основные указания и мероприятия, которые следует детально проработать и представить в ППР. Обоснована методика в виде алгоритма, который позволяет разрабатывать ППР с учетом конкретных особенностей строительной площадки, обеспечения качества выполнения работ и сохранности окружающей застройки. Даны рекомендации по разработки технологической карты при вдавливании свай современными установками, оснащенными подъемными сооружениями. Представлена подходы к назначению проходок и параметров опасных зон, возникающих при работе.

    Ключевые слова: технология, свайные фундаменты, вдавливание, организационно-технологическая документация, проект производства работ, технологическая карта. стесненные условия, опасная зона, установка вдавливания

    2.1.7 - Технология и организация строительства

  • Математическая модель оценки применимости интеллектуальных чат-ботов для изучения диалектов иностранных языков

    • Аннотация
    • pdf

    В данной статье представлена математическая модель для оценки применимости интеллектуальных чат-ботов в изучении диалектов иностранных языков. Модель учитывает ключевые параметры чат-ботов и их способности адаптироваться к различным диалектам, оценивая качество ответов чат-бота как на основе определенных критериев, так и в целом. В рамках экспериментального исследования с немецкими диалектами оценивались такие чат-боты, как ChatGPT-3.5, GPT-4, YouChat, Bard, DeepSeek и Chatsonic. Результаты показали, что модели OpenAI (ChatGPT-3.5 и GPT-4) предоставляют наиболее широкие возможности для изучения диалектов, при этом ChatGPT-3.5 лучше всего справляется с баварским и австрийским диалектами, а YouChat - со швейцарским. Эти находки предоставляют практические рекомендации для выбора чат-ботов при изучении диалектов и являются основой для дальнейших исследований эффективности образовательных технологий на базе искусственного интеллекта.

    Ключевые слова: большая языковая модель, чат-бот, оценка качества, изучение иностранного языка, технология искусственного интеллекта в образовании

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 5.12.3 - Междисциплинарные исследования языка

  • Моделирование процессов в динамической системе шлифовального станка

    • Аннотация
    • pdf

    Произведено моделирование динамической системы шлифовального станка, учитывающей износ инструмента. Целью моделирования является совершенствование алгоритмического обеспечения микропроцессорного прибора активного контроля. Произведены исследования вибрационных характеристик опоры кольца станка SIW-5 на холостом ходу и во время обработки для определения уровня вибраций в момент касания шлифовальным кругом обрабатываемой детали. Разработан и смоделирован алгоритм поддержания скорости резанья при уменьшении диаметра круга вследствие износа. характеристик опоры кольца станка SIW-5 на холостом ходу и во время обработки для развития алгоритмов управления процессом шлифования.

    Ключевые слова: шлифование, кольца подшипников, активный контроль, математическая модель шлифования, алгоритмическое обеспечение

    2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

  • Особенности интеграции архитектурных объектов культурно-исторического наследия в структуру современной городской среды

    • Аннотация
    • pdf

    В статье проведен анализ особенностей аспектов архитектурной деятельности в отношении интеграции объектов культурного наследия в структуру современной городской среды. Культурно-историческая среда, выраженная в формате материальных и художественно-эстетических символов и образований, остается значительным градостроительным фактором, а материальные объекты культурного наследия (предметно-пространственной структуры культурной среды) рассматриваются, как важнейшие градообразующие элементы, находящиеся в непрерывном взаимодействии с другими функциональными зонами городской среды. Реорганизация исторической части городской среды или интеграция объектов культурно-исторического наследия в контекст функционально-территориального каркаса современного города представляется многофакторной, сложной и ответственной задачей архитектурного проектирования.

    Ключевые слова: современная архитектура, городская среда, культурно-исторический ресурс, традиции, наследие и современность

    2.1.11 - Теория и история архитектуры, реставрация и реконструкция историко-архитектурного наследия (архитектура) , 2.1.12 - Архитектура зданий и сооружений. Творческие концепции архитектурной деятельности

  • Гибридная модель LSTM-DNN, прогнозирующая расход топлива самосвалов при открытой добыче полезных ископаемых

    • Аннотация
    • pdf

    На топливную эффективность самосвалов влияют такие переменные реального мира, как параметры транспортного средства, дорожные условия, погодные параметры и поведение водителя. Прогнозирование расхода топлива за поездку с использованием динамических данных о состоянии дорог может эффективно сократить затраты и время, связанные с испытаниями на дорогах. В данной статье предлагаются новые модели для прогнозирования расхода топлива самосвалов на открытых горных работах. Модели объединяют локально собранные данные с датчиков самосвалов и анализируют их для расширения своих возможностей. Архитектурный дизайн состоит из двух отдельных частей, первоначально основанных на двойной долговременной кратковременной памяти (LSTM) и двойных плотных слоях глубоких нейронных сетей (DNNs). Новая гибридная архитектура улучшает производительность предложенной модели по сравнению с другими моделями, особенно с точки зрения измерения точности. Показатели MAE, RMSE, MSE и R2 свидетельствуют о высокой точности прогноза.

    Ключевые слова: алгоритм LSTM, DNN, плотность, прогнозирование, расход топлива, карьеры

    2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации , 2.9.5 - Эксплуатация автомобильного транспорта

  • Моделирование развития аварийности строительных конструкций

    • Аннотация
    • pdf

    В данной статье анализируется оценка признаков, приводящих к возможному разрушению исследуемой строительной конструкции. Используя математическую основу диагностики разрушения строительной конструкции можно определить, как признаки, влияющие на разрушение конструкции или их группы влияют на определение степени разрушения. Применяя байесовский подход к определению степени неисправности строительной конструкции и ее разрушению, приводится сравнение вероятности разрушения каждой исследуемой строительной конструкции. Выяснено, как на расчетную вероятность каждого разрушения конструкции повлияло наличие каждого признака и какой вклад в повышение или уменьшение вероятности аварии внес анализируемый признак, влияющий на разрушение конструкции. Предлагается использовать искусственные, модельные разрушения строительных конструкций для выяснения влияния на определение степени разрушения различных факторов, так сказать, в чистом виде и в различных вариантах. Кроме этого можно получить тестовые примеры для проверки эффективности различных методов диагностики и выяснить ряд теоретических вопросов. Учитывая это, и другие перечисленные выше цели, были построены модели. Показана оценка влияния признака, влияющего на вероятность разрушения строительной конструкции одним из множества способов. По предлагаемым методикам, определены значения признака, влияющиего на разрушение для конструкции. Определяется вероятность разрушения.

    Ключевые слова: строительно-техническая экспертиза, дефекты, надежность, диагностические задачи, методики диагностики, эффективность

    2.1.7 - Технология и организация строительства , 2.3.4 - Управление в организационных системах