Цель исследования. Совершенствование способов и техники поливов является важнейшей задачей орошаемого земледелия. В нашей стране и за рубежом значительная часть площадей орошается поверхностным поливом по бороздам, полосам и чекам, который наиболее приемлем при имеющем место резком удорожании энергоносителей. Все большее внимание уделяется внедрению средств механизации и автоматизации поверхностных поливов, а также разработке различных эффективных способов распределения воды по полю и сокращению ее потерь. Это с успехом достигается за счет использования на поливе гибких плоскосворачиваемых трубопроводов. Для увеличения производительности полива, повышения качества и надежности целосообразно применять конструкции с упрочненным швом или бесшовные плоскосворачиваемые трубопроводы. Целью и задачами работы являются: совершенствование поверхностных способов полива с использованием гибких мелиоративных трубопроводов, повышающих производительность полива и обеспечивающих эффективность распределения воды по полю; получение экспериментальных характеристик трубопроводов.

Методы. Согласно предъявляемым техническим требованиям и условиям эксплуатации были проведены различные физико­механические испытания тканевых каркасов, полимерных пленочных покрытий, наносимых на каркас, и трубопроводов с этими покрытиями. Эксперименты проведены по стандартным мето­дикам, а также на разработанной специальной установке.

Результаты. Проведенные эксперименты подтвердили соответствие плоскосворачиваемых трубопроводов предъявленным техническим требованиям.

Заключение. Разработанные бесшовные и с усиленным технологическим швом плоскосворачиваемые трубопроводы имеют повышенные прочностные и эксплуатационные характеристики, что позволяет совершенствовать поверхностные способы полива и обеспечивают эффективность распределения воды по полю.

Цель исследования. Разработать модель изнашивания, учитывающую параметры качества поверхностного слоя и условия трения, которая позволит путем управляемого технологического воздействия обеспечить требуемую интенсивности изнашивания поверхностей трения.

Методы. Требуемую интенсивность изнашивания поверхностей трения позволяет обеспечить электромеханическая обработка (ЭМО), в частности проводимая на отделочно-упрочняющих режимах. Повышение износостойкости, предела выносливости и других эксплуатационных свойств, а вместе с тем изменение физико-механических и геометрических показателей поверхностного слоя деталей достигается сочетанием на поверхности обрабатываемой детали термического и силового воздействий. Для достижения этого эффекта разработана оригинальная установка, которая включает в себя устройство для механической обработки на основе универсального станка с комплектом необходимого инструмента и приспособлений для закрепления обрабатываемой детали и подвода смазочно-охлаждающей жидкости и электрического тока большой силы и малого напряжения, а также преобразователя промышленного электротока и блоков управления режимами обработки, средств коммутации и ЭВМ.

Результаты. Предложен подход к представлению природы трения и изнашивания. На основе предложенной модели изнашивания, учитывающей параметры качества поверхностного слоя и условия трения, представляется возможным обеспечивать требуемую интенсивность изнашивания поверхностей трения путем управляемого технологического воздействия. Разработанная модель изнашивания, учитывающая параметры качества поверхностного слоя и условия трения, позволяет путем управляемого технологического воздействия обеспечить требуемую интенсивность изнашивания поверхностей трения.

Заключение. Расчетные данные, полученные с использованием разработанной модели, и данные, полученные экспериментальным путем, найдут практическое применение при создании ресурсосберегающих процессов обработки металлических сплавов и композиционных материалов.

Цель исследования. В современных системах вентиляции и кондиционирования (СКВ) одной из главных составляющих является система автоматического управления (САУ), выполняющая различные функции, а также обеспечивающая высокоэффективную работу в диапазоне от функций выключения до централизованного регулирования и управления климатическими параметрами (температура, влажность воздуха, контроль за концентрациями вредностей, скорость воздуха). Целью является исследование математической модели управления тепловыми потоками системы приточно-вытяжной вентиляции со встроенным комплексным теплообменником-рекуператором с целью утилизации низкопотенциального тепла вентиляционных газов и выбросов с попутным получением термоэлектричества.

Методы. Для достижения поставленных целей в работе использовались методы математического моделирования и создания расчетной модели. В основе автоматического управления СКВ положен принцип обратной связи – регулирования процессов за счет получения информации от внешних датчиков на основе математического моделирования физических процессов, происходящих в обслуживаемом здании или сооружении.

Результаты. Экспериментальная приточно-вытяжная установка с пластинчатым теплообменником-рекуператором, работает в квазистационарном режиме теплопередачи. В качестве нагревающей среды используется вытяжной воздух, удаляемый из помещения. При этом управление системой происходит при независимой схеме присоединения к системе теплоснабжения. Нагреваемый в помещении воздух рассматривается как несжимаемый газ, теплообмен между нагревающим и нагреваемым теплоносителями является стационарным процессом, турбулентность нагревающего и нагреваемого потоков теплоно­сителей является изотропной. Результатом исследования является математическая модель управления тепловыми потоками в системе приточно-вытяжной вентиляции со встроенным комплексным теплообмен­ником-рекуператором. Получены оптимальные значения затрачиваемой тепловой энергии и параметров работы вентиляционной установки.

Заключение. Предложена и исследована математическая модель управления тепловыми потоками в системе приточно-вытяжной вентиляции со встроенным комплексным теплообменником-рекуператором. Получены оптимальные значения затрачиваемой тепловой энергии и параметров работы вентиляционной установки.

Цель исследования. Исследовать степень интенсификации коэффициента массообмена теплоносителя, контактируемого с «пятном» жидкости на поверхности лопасти завихрителя при его бомбардировке дисперсными загрязнениями в вихревом теплообменном аппарате с целью выявления закономерности, позволяющей получать расчетные значения коэффициента теплоотдачи теплоносителя, имеющие наилучшее согласование с полученными экспериментальными значениями, представленными в ранее опубликованных статьях.

Методы. Комплексный анализ степени интенсификации коэффициента массообмена теплоносителя на поверхности лопасти завихрителя в вихревом теплообменнике на основе известных теоретических положений и уравнений тепломассообменных процессов.

Результаты. Получена зависимость интенсификации коэффициента массообмена теплоносителя, контактируемого с «пятном» жидкости на поверхности лопасти завихрителя при его бомбардировке дисперсными загрязнениями, что позволяет получить наилучшее согласование расчетных и экспериментальных значений коэффициента теплоотдачи в вихревом теплообменнике газорегуляторного пункта.

Заключение. Значения коэффициента теплоотдачи теплоносителя, вычисленные с помощью полученной зависимости интенсификации коэффициента массообмена теплоносителя, имеют удовлетворительную сходимость с опытными данными, что позволяет использовать данную зависимость в инженерных расчетах конструктивных параметров вихревого теплообменного аппарата, используемого в качестве теплообменника для системы отопления производственного помещения газорегуляторного пункта. Данное техническое решение позволяет не только экономить природный газ как источник выработки тепловой энергии, но и снизить негативное воздействие на окружающую среду, так как нет необходимости в сжигании природного газа. В данном случае выработка тепловой энергии осуществляется за счет регулируемого перепада давления природного газа, поступающего из магистрали к потребителям.

Цель исследования. Целью исследования является разработка алгоритма детектирования препятствий на ортофотоплане местности на основе анализа спектральных ландшафтных индексов для использования в задачах навигации мобильных робототехнических средств на сельскохозяйственных территориях.

Методы. В работе были рассмотрены следующие ландшафтные индексы, характеризующие объекты различного типа на карте, полученной методом спектральной аэрофотосъемки: нормализованный разностный вегетационный индекс (NDVI), нормализованный индекс различий застройки (NDBI), нормализованный разностный индекс воды (NDWI) и почвенный растительный индекс (SAVI). Данные индексы обеспечивают оценку четырех основных классов объектов на карте: растительный покров, постройки, водные объекты и почвенный покров. Был предложен алгоритм, обеспечивающий сегментацию зон на карте, являющихся непроходимыми для наземных робототехнических средств, с использованием мультиспектральных изображений и рассмотренных индексов.

Результаты. Каждое изображение представляется в виде цветовой карты на основе попиксельного расчета указанных индексов. При этом три индекса SAVI, NDWI, NDBI совмещаются (накладываются друг на друга), а затем из результирующего изображения вычитается NDVI слой, чтобы выделить проходимые зоны. Таким образом, была получена формула для получения маски препятствий на изображении. На выходе данный алгоритм позволяет обобщить результаты расчета всех выбранных индексов и построить маску препятствий на изображении. Для количественной оценки работы алгоритма был произведен расчет площади препятствий, найденной при помощи индексов на выборке размеченных вручную изображений. Эксперименты показывают, что разработанный алгоритм в среднем обеспечивает детектирование 85,47% от площади всех непроходимых зон на изображениях в вышеуказанных классах земного покрова.

Заключение. Разработан и протестирован алгоритм для автоматизированного детектирования препятствий на карте, полученной из спектрального ортофотоплана местности, для использования в задачах навигации мобильных робототехнических средств на сельскохозяйственных территориях. В дальнейшем для определения ровных грунтовых участков планируется модифицировать разработанное решение, используя улучшенный модифицированный почвенный индекс MSAVI.

Цель исследования. Эмоции играют одну из ключевых ролей в регуляции поведения человека. Решение задачи автоматического распознавания эмоций позволяет повысить эффективность функционирования целого ряда цифровых систем: систем обеспечения безопасности, человеко-машинных интерфейсов, систем электронной коммерции и т.д. При этом отмечается низкая эффективность современных подходов распознавания эмоций в речи. Данная работа посвящена исследованию автоматического распознавания эмоций в речи с помощью методов машинного обучения.

Методы. В статье описан и протестирован подход к автоматическому распознаванию эмоций в речи на основе многозадачного обучения глубоких сверточных нейронных сетей архитектур AlexNet и VGG с применением автоматического подбора коэффициентов весов каждой задачи при вычислении итогового значения потери в процессе обучения. Все модели были обучены на выборке набора данных IEMOCAP с четырьмя эмоциональными категориями «гнев», «счастье», «нейтральная эмоция», «грусть». В качестве входных данных используются обработанные специализированным алгоритмом лог-мел спектрограммы высказываний.

Результаты. Рассмотренные модели были протестированы на основе численных метрик: доля верно распознанных экземпляров, точность, полнота, f-мера. По всем вышеперечисленным метрикам получено улучшение качества распознавания эмоций предлагаемой моделью по сравнению с двумя базовыми однозадачными моделями, а также с известными решениями. Это достигается благодаря применению автоматического взвешивания значений функций потерь от отдельных задач при формировании итогового значения ошибки в процессе обучения.

Заключение. Полученное улучшение качества распознавания эмоций по сравнению с известными решениями подтверждает целесообразность применения концепции многозадачного обучения для увеличения точности моделей распознавания эмоций. Разработанный подход позволяет достичь равномерного и одновременного снижения ошибок отдельных задач и используется в области распознавания эмоций в речи впервые.

Цель исследования. Решение научно-практической проблемы измерения влажности пиломатериала на базе программируемого логического контроллера (ПЛК), позволяющее реализовывать системы управления сушкой пиломатериалов на недорогих контроллерах широкого применения с преимуществами современных SCADA систем.

Методы. Для достижения поставленной цели исследованы современные методы оценки влажности пиломатериала по электрическому сопротивлению. Приведён обзор и анализ известных зависимостей электрического сопротивления пиломатериала от влажности. Отмечена необходимость измерения сопротивления в диапазоне 2,5 Ком до 25 Мом. Описано схематическое решение согласования с ПЛК моста измерения высокоомного сопротивления с дополнительным источником напряжения. Предложена методика расчёта схемы согласования. Получены выражения для вычисления влажности по данным аналого-цифрового преобразователя. Приведена процедура настройки канала измерения по показаниям двух эталонных измерений.

Результаты. Выполнена оценка погрешности измерения влажности и сопротивления. Показано, что погрешность измерения сопротивления до 20 % приводит к погрешности измерения влажности до 1 %, при условии корректной настройки параметров. Для настройки достаточно выполнить два эталонных измерения, чтобы выполнить процедуру настройки параметров измерения влажности.

Заключение. В процессе проектирования современных систем сушки пиломатериалов можно воспользоваться доступными и хорошо представленными в литературе алгоритмами и программами технологического процесса для реализации на ПЛК. В статье предложено необходимое для указанных алгоритмов и программ решение основной проблемы измерения влажности пиломатериала. Материал может быть полезен для исследования технологических этапов процесса сушки и разработки промышленных систем управления на базе недорогих контроллеров.

Цель исследования. В настоящее время системы оптического распознавания символов имеют высокий уровень зависимости от конкретного вида маркировки, которая подлежит распознаванию, в связи с чем, создание универсального решения является важной и сложной задачей. В работе рассмотрен вопрос создания системы распознавания символьной информации, которая может быть использована на различных этапах производства для автоматизации процессов в системах управления, в частности для анализа маркировки автоматических выключателей.

Методы. Методы цифровой обработки изображений, в частности бинаризации, фильтрации и определения границ. Методы распознавания символов, такие как: метод поиска линий, метод поиска базовых линий, алгоритмы разбиения слова, способы улучшения изображения путем сегментации, метод распознавания поврежденных символов, алгоритм увеличения финального качества распознавания.

Результаты. Проведен анализ алгоритмов, используемых для предобработки и последующего распознавания изображений, содержащих маркировку автоматических выключателей. Создана математическая модель обработки изображения для последующего распознавания. Описаны методы, используемые для определения символов маркировки. Приведены наглядные примеры работы алгоритмов, на которых построена система. Проведено тестирование полученного решения. Описаны пути развития системы, которые могут повлечь улучшение результатов, для частных случаев использования.

Заключение. Предложено решение, выполняющее распознавание символьной информации на маркировке автоматических выключателей, которое может быть основой для разработки и описания систем, служащих для автоматизации производства, путем передачи информации, считываемой с изделия в процессе производства. Данная система на своем примере описывает компоненты систем распознавания символов, и для непосредственного использования необходима доработка в соответствии с техническими требованиями и особенностями условий, в которых она будет применяться.

Цель работы: поиск и анализ существующих моделей газочувствительных датчиков. Разработка математических моделей газочувствительных датчиков различных типов (полупроводниковых, термокаталитических, оптических, электрохимических) для последующего их использования в процессе обучения искусственных нейронных сетей (ИНС). Исследование основных физико-химических закономерностей, лежащих в основе принципов работы датчиков, учет влияния факторов окружающей среды и перекрестной чувствительности на выходной сигнала датчиков. Сопоставление результатов моделирования с реальными характеристиками выпускаемых промышленностью датчиков. Рассматривается концепция создания математических моделей, проводится их параметризация, исследование и оценка адекватности.

Методы. При создании математических моделей использовались численные методы, методы компьютерного моделирования, теория электрических цепей, теория хемосорбции и гетерогенного катализа, уравнения Фрейндлиха и Ленгмюра, закон Бугера-Ламберта-Бера, основы электрохимии. Для оценки адекватности моделей рассчитывалось среднеквадратическое отклонение (СКО) и относительная погрешность.

Результаты. Описана концепция создания математических моделей датчиков на основе физико-химических закономерностей, позволяющих автоматизировать процесс генерации данных для обучения искусственных нейронных сетей, применяемых в многокомпонентных газоанализаторах с целью совместной обработки информации. Получены и модернизированы модели полупроводникового, термокаталитического, оптического и электрохимических датчиков, учитывающие влияние дополнительных факторов на сигнал датчиков. Проведена параметризация и оценка адекватности и экстраполяционных свойств моделей по графическим зависимостям, представленным в технической документации датчиков. Определены погрешности (относительная и среднеквадратическая) расхождения реальных данных и результатов моделирования газочувствительных датчиков по основным параметрам. Среднеквадратическая погрешность воспроизведения основных характеристик датчиков не превысила 0,5%.

Заключение. Синтезированы многопараметрические математические модели газочувствительных датчиков, учитывающие влияние основного газа и внешних факторов (давление, температуру, влажность, перекрестную чувствительность) на выходной сигнал и позволяющие генерировать обучающие данные для датчиков различных типов.

Цель исследования. Целью работы является проведение исследования возможности применения автоматизированных методов поиска решения для задачи формирования подбора кандидатов при решении широкого спектра бизнес задач с предусмотренной возможность учесть влияние таких факторов, как: требования к качествам бизнес процессов, ограничения по компетенции кандидатов, занятость кандидатов в других процессах компании, планируемая срочность выполнения задач, объем наличествующих в пуле и ожидаемых задач, характеристики задач, частная политика компании при подборе кандидатов, политика компании в отношении рисков.

Методы. Приведена типологизация инновационных бизнес-задач по характеру предметной области, спектру целевых результатов, длительности выполнения и т.д. Рассмотрены внешние и внутренние факторы, обеспечивающие эффективную работу проектной команды и успешность проекта. Предложены наборы атрибутивных характеристик для оценки качества проектов и потенциальных проектантов. Рассмотрена структура алгоритма решения задачи формирования подбора кандидатов для решения набора задач. Приведены предпосылки для использования принципов генетического программирования при решении рассматриваемой задачи. Определены параметры реализации алгоритма поиска, критерии и ограничения. В среде Jupyter Lab v2 произведена реализация алгоритма, а также проведено моделирование, результаты которого представлены в тексте. Проведен относительный анализ практической эффективности алгоритма в зависимости от параметров моделирования с целью обоснования выбора их значений.

Результаты. В ходе исследования рассмотрена задача формирования подбора кандидатов для выполнения пула проектов с учетом ряда факторов. Разработан подход к решению задачи на основе генетического алгоритма эвристического поиска. Проведено численное моделирование в среде Jupyter Lab v2. Проанализированы результаты моделирования и подобраны параметры алгоритма.

Заключение. Предложенный подход позволяет не только автоматизировать подбор руководителей на основе накопленной истории данных, но и вносить коррективы в устоявшийся процесс для изменения вектора развития организации. Взаимодействие образования и информатики (информационных технологий) способно обогатить и расширить поле обеих наук в сфере комплектования инновационных проектных команд. Их объектный анализ, дополненный возможностями генетического программирования, в своей совокупности позволяет добиться заданных качеств руководителя инновационных проектных команд, способствующих максимизации пользы для бизнеса при минимизации материальных затрат. В качестве результата вычислительных экспериментов с применением математического аппарата и технологий генетических алгоритмов, необходимо подчеркнуть возможность экстраполяции подобного рода подходов на любой уровень реализации инновационных проектов.