05.00.00 Технические науки
-
Краткое описание
Современный уровень развития промышленности требует создания более сложных и высокоточных систем электрического привода, позволяющих точно и правильно выполнять заданные технологические процессы. К таким устройства относят гибридные или каскадные системы электрического привода. Однако для создания таких устройств требуются новые подходы к проектированию, либо уточнение или улучшение существующих теорий и методов проектирования классических систем. Основная трудность в расчете заключается в определении параметров электромагнитной системы. В статье приведен новый подход в нахождении электромагнитных параметров компонентов асинхронного управляемого каскадного электрического привода с учетом реальной геометрии. Данный подход реализован при создании программного комплекса, являющегося частью системы автоматического проектирования
-
Краткое описание
Представлен алгоритм программы для расчета распределения потока обмотки статора компонента управляемого асинхронного каскадного электрического привода. Для описания алгоритма выбираем двухслойную обмотку на двадцать четыре паза. Этот алгоритм рассчитан на получение картины распределения потока обмотки и, соответственно, получение графического изображения. Алгоритм построен на ряде принципов и видов расчета. На принципе задания конструкции обмотки, для возможности использования этого принципа для дальнейшего расчета. На процедуре расчета картины распределения магнитного поля в зазоре компонента управляемого асинхронного каскадного электрического привода, соответственно операции по его построению. На получении псевдоанимации, показывающей картину изменения поля в пространстве при повороте трехфазной системы токов с течением времени
-
Краткое описание
В Нигерии, отложение битуминозного песчаника тянется с востока, Ижебу–Оде (Штат Огун ) в район Силуко и Aкoтoгбо, в Окитипупа ( Штат Ондо ) и Штат Эдо. Он покрывает расстояние приблизительно 110км и лежит в последовательности верхнемеловой свиты Абиокута в восточной части бассейна Дагомеи. Резерв битуминозного песчаника в Нигерии оценивается примерно в 30-40 млрд баррелей с возможностью добывать 3654 × 106 баррлей. Из примерно 30-40 миллиардов баррелей нефтеносного песчаника , Штат Огун имеет более чем 40% в резерве. Тем не менее, эти огромные запасы нефтеносного песчаника в Нигерии еще предстоит эксплуатировать. В данной статье дается оценка технологических решений для разработки и освоения месторождений битуминозного песчаника в Нигерии. Запасы нефтеносного песчаника в Нигерии являются крупнейшими в Африке
-
Анализ состава отходов очистки масличных семян и способов их утилизации и переработки
Краткое описаниеВ статье приведены сведения о количестве и производственной мощности предприятий маслодобывающей отрасли Российской Федерации в целом, а также Краснодарского края и Республики Адыгея. Показано, что инновации в области утилизации и переработки отходов масложирового производства наиболее эффективны, так как способствуют существенному снижению затрат на вывоз отходов производства и улучшению экологической обстановки, а также обеспечивают дополнительную выручку от продажи новой продукции, полученной при переработке отходов. Рассмотрены имеющиеся литературные данные по компонентному и химическому составу отходов очистки основных масличных культур, перерабатываемых маслодобывающей промышленностью Российской Федерации (подсолнечник, рапс, соя). Проведен анализ существующих технологий их утилизации, таких как сжигание, пиролиз, вермикомпостирование, санитарная засыпка землей, биотермическое компостирование, гранулирование отходов и переработка подсева. Сделан анализ достоинств и недостатков всех рассмотренных технологий и отмечено, что ни одна из существующих технологий не нашла широкого применения. Выбрано наиболее перспективное направление для разработки эффективной технологии переработки отходов, включающее применение прессования отходов после их рациональной подготовки с выделением однородных и ценных компонентов. Показано, что первоочередной задачей для разработки такой технологии является изучение состава отходов сырьевой и производственной очистки семян подсолнечника, сои и рапса современных сортов и гибридов
-
Анализ факторов и показателей влияния интернета на интеллект методами Data mining
Краткое описаниеВ статье проводится анализ и усовершенствование существующих методик оценки коэффициента интеллекта с учётом использования им интернета на систематической основе. Сегодня использование интернета в повседневной деятельности и задачах стало общераспространённой практикой. Интернет стал массовым и наиболее часто используемым средством получения информации быстро и в большом объёме. Авторами выдвинуто предположение о наличии влияния интернета и его повседневного использования на психологическую и интеллектуальную жизнь людей, что может быть зафиксировано в результате оценки коэффициента интеллекта пользователей. Выдвинутое предположение получает здесь также своё развитие в поисках аналитических и системных моделей, позволяющих определять численные значения показателей. Конкретно, предлагается применять большое количество разнообразных статистических данных для уточнения искомых параметров, определяющих уровни интеллекта человека с учётом влияния интернета. К этим статистическим данным относятся такие сведения, как количество людей с высшим образованием, количество пользователей интернета, степень проникновения интернета в обществе, наиболее характерные задачи, для которых используется интернет пользователями и др. Для обработки и анализа исследуемых статистических данных, в работе предложено использовать инструменты интеллектуального анализа данных, т.е. data mining. Рассмотрены наиболее характерные подходы Data mining, применяемые в подобных областях исследований. Рассмотрено, какие конкретно принципы и методы могут лучше всего подойти для решения задач оценки показателей интеллекта. Результатом статьи стал ряд выводов, в частности, о целесообразности применения кластеризации для анализа данных в данной области. Также, для определенных случаев, предлагается применение нейронных сетей Кохонена в формате сети векторного квантования. Методы исследования: анализ научной литературы, сетевых источников информации о современном уровне исследований в области коэффициента интеллекта; моделирование; методы систематизации (табличные расчёты и обобщение); эксперимент (реальные данные тестирования людей). Методологические основы исследования: системный подход (рассматривает коэффициент интеллекта в виде функциональной многокомпонентной зависимости), вероятностно- статистический подход (даёт ориентиры для построения математических моделей, связывающих между собой коэффициент интеллекта и влияние, оказываемое на него использованием интернета, а также для оценки надёжности компьютерной программы), квалиметрический подход (определяет необходимость многокритериальной диагностики влияния факторов на уровень интеллекта)
-
Моделирование и диагностика продуктивности подготовки научно-педагогических кадров
Краткое описаниеВ статье представлены критерии эффективности деятельности научно-педагогических работников высших уровней квалификации по подготовке научно-педагогических кадров. Известно, что подготовка научно-педагогических кадров (кандидатов и докторов наук) – одно из важнейших направлений деятельности высших учебных заведений; более того, при государственной аккредитации вузов в обязательном порядке учитываются показатели, отражающие результативность подготовки кандидатов наук. Также несомненно, что подготовка научно- педагогических кадров (кандидатов и докторов наук) – деятельность, требующая одновременно высоких уровней исследовательской и педагогической компетентности. Это значит, что результаты деятельности научно-педагогических работников высших уровней квалификации по подготовке научных кадров – одновременно индикаторы их исследовательской и педагогической компетентности; сама подготовка научных кадров – область “пересечения” научной и педагогической деятельности. К сожалению, рост количества подготавливаемых научных кадров не всегда означает рост качества. Нередко подготовленные научные кадры (кандидаты наук) не только не приближаются по уровню своей исследовательской компетентности (результатам исследовательской деятельности) к научному руководителю, но и прекращают заниматься научной деятельностью после защиты кандидатской диссертации (либо занимаются на невысоком уровне). Поэтому авторы статьи считают целесообразным предложить показатели, отражающие не только объем и своевременность подготовки научных кадров (иногда защита кандидатской диссертации происходит через много лет после окончания аспирантуры), но также продуктивность данной деятельности. С точки зрения авторов статьи, успешность подготовки научных кадров только тогда можно считать продуктивной, когда подготовленные научным руководителем кандидаты наук становятся высококвалифицированными научными работниками, т.е. ведут на высоком уровне исследовательскую деятельность, результаты которой признаются научным сообществом; то же самое верно и относительно научного консультирования (подготовки научных работников высшей квалификации – докторов наук). Практическая значимость результатов исследования – в возможности объективного мониторинга исследовательской деятельности научно- педагогических работников высшей квалификации. Методологические основы исследования: системный, компетентностный, социологический, метасистемный и квалиметрический подходы. Методы исследования: моделирование, методы квалиметрии, методы теории множеств, отношений и графов. Нормативная база исследования: Федеральный Закон “Об образовании” (2012), федеральные государственные образовательные стандарты высшего образования (2014, 2015). Работа выполнена в рамках исследовательских проектов “Мониторинг исследовательской деятельности образовательных учреждений в условиях информационного общества” (№ 16-03- 00382) и “Современные информационно- образовательные среды” (16-36-00048) при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда от 17.03.2016 года
-
Современные модели и методы диагностики методической компетентности преподавателя
Краткое описаниеЦель исследования – разработка моделей и методов диагностики методической компетентности преподавателя. Согласно современным воззрениям, методическое мышление – ключевая компетенция педагога. Современные специалисты рассматривают методическую компетентность педагога как личностно- профессиональное качество, являющееся принципиально значимым фактором успешности профессиональной деятельности педагога, а также как подсистему его профессиональной компетентности. Это обусловлено тем, что в современном мире высокий уровень знания педагога по преподаваемым учебным дисциплинам и владение изученными основами методики их преподавания не могут полностью характеризовать уровень профессиональной компетентности педагога. Авторами охарактеризованы функциональные компоненты методической компетентности педагога, её взаимосвязь с другими личностно-профессиональными качествами (прежде всего – с психолого- педагогической, исследовательской и информационной компетентностью), а также уровни её сформированности. Формируя модель методической компетентности преподавателя, авторы исходили из того, что к современному педагогу предъявляют высокие требования: он должен быть готов к самостоятельному ведению исследований, конструированию технологий обучения, прогнозированию результатов обучения и воспитания обучающихся. Поскольку ведущим компонентом методической компетентности педагога является его личный опыт в методической деятельности, а требования к методической компетентности детерминированы целями и задачами методической деятельности, то в процессе настоящего исследования, формированию моделей методической компетентности преподавателя предшествовало уточнение существующих моделей методической деятельности научно-педагогических работников высших учебных заведений и учреждений среднего профессионального образования. Предложенные модели методической компетентности педагога – научная основа создания системы мониторинга его личностно- профессионального развития, а критерии оценки и уровни её диагностики – целевой ориентир системе профессиональной подготовки и переподготовки педагога высшей школы. Инновационными являются как модели методической компетентности педагога, так и модели главного механизма её становления – методической деятельности (в неразрывной связи с иными видами деятельности). Методы исследования: анализ научно-методической литературы и передового опыта методической деятельности в образовательных учреждениях, моделирование, методы теории множеств и отношений, методы квалиметрии, методы многопараметрический анализ систем. Методологические основы исследования: системный, квалиметрический, компетентностный и процессный подходы. Работа выполнена в рамках исследовательских проектов “Мониторинг исследовательской деятельности образовательных учреждений в условиях информационного общества” (№ 16-03-00382) и “Современные информационно-образовательные среды” (16-36-00048) при финансовой поддержке Российского гуманитарного научного фонда от 17.03.2016 года
-
Краткое описание
Представлены математические модели технологических режимов дробления, сушки и прессования при производстве пеллет из древесного сырья с высокой степенью поражения гнилью
-
Краткое описание
Работа носит научный и практический характер, так как рассматриваемый в ней процесс оптимизации потерь мощности в электроэнергетических сетях основан на использовании транспортной задачи, а именно правила минимального элемента транспортной матрицы, с помощью которой находится допустимое решение. Механизм улучшения полученного допустимого решения поставленной задачи ориентирован на использование метода потенциалов, присваивая каждой строке и столбцу матрицы соответствующий потенциал. Используя базисную переменную и манипулируя элементами транспортной матрицы по определённому алгоритму, осуществляем построение нового опорного плана. На основе представленного плана и его ацикличности, производится построение двух циклов и определяются значения оценок между прямыми и косвенными затратами на транспортировку единицы мощности. Полученный алгоритм позволяет легко запрограммировать все вычислительные операции и быстро получить результат оптимизации потерь мощности в проектируемой электроэнергетической сети, что обеспечивает снижение экономических и технологических затрат. В результате совместного использования транспортной задачи и метода потенциалов удается более эффективно найти оптимальное решение, на основе улучшенного решения, и получить схему оптимальной электрической сети. В качестве потребителей электроэнергии на практике могут выступать городские и сельскохозяйственные, промышленные предприятия, краевого, так и районного подчинения, включая промышленных, сельскохозяйственных и индивидуальных потребителей
-
Краткое описание
В настоящей статье рассматривается задача, ориентированная на управление стохастическими объектами с дискретно - непрерывным характером технологического процесса в условиях частичной непараметрической неопределенности. В данном случае из априорной информации известна только глубина памяти исследуемого динамического процесса, при этом вид уравнения, описывающего данный процесс остается неизвестным. Основное внимание уделяется построению непараметрических алгоритмов адаптивного дуального управления для внешнего контура управления. Предлагаемый внешний контур предназначен для систем, в технологической цепочке которых уже функционирует типовой регулятор. При решении данной проблемы использовались методы непараметрической теории идентификации, теории управления, теории адаптивных и обучающихся систем, математической статистики и статистического моделирования. В статье приводятся теоретические сведения о непараметрических алгоритмах управления в условиях неполной информации об управляемом процессе. Основное внимание уделяется построению непараметрических алгоритмов дуального управления. Существенное отличие алгоритмов дуального управления от общепринятых состоит в том, что управляющие устройство выполняет две функции: изучение и управление в процессе активного накопления информации. Достаточно подробно изложены результаты вычислительного эксперимента, которые показывают, что при введении предложенной схемы существенно повышается качество управления, при этом в существующей системе управления действующие регуляторы сохраняются