258 research outputs found
Sort by
Моделювання кінематики кривошипно-повзунного механізму робота у програмному середовищі «ІС математичний конструктор»
Get PDFCreating new industrial robots (IR) in the world is impossible without the use of information technology. The application of information technology has significantly changed the style of educational processes in teaching disciplines related to robotic systems and complexes. The aim of the work was to develop a methodology for the kinematic analysis of the primary crank-slider mechanism of an industrial robot using the software environment "1C Mathematical Constructor." In doing so, the following tasks were addressed: utilizing the built-in functions of the software environment for designing and performing kinematic calculations of the crank-slider mechanism in the IR design; identifying the functions of the software environment that enable motion animation. The "1C Mathematical Constructor" software environment is a creative computer environment that allows the creation of models that combine design, dynamic research, and animation experiments. The solution algorithm is divided into simple computational procedures. Students can independently verify the accuracy of the calculations at each stage of the solution. This type of programming extensively uses a system of built-in functions, which makes it easy to perform differentiation, i.e., calculate the velocities and accelerations of specific points of the lever mechanisms. These results allow for the evaluation of the reach limits of the gripper and the selection of its motion trajectory. This software environment provides a visual animated representation of the motion trajectories of the points of the links, changes in the magnitudes and directions of velocity and acceleration vectors on the display screen over time. Using the "1C Mathematical Constructor" application package effectively solves a class of tasks related to modeling the motions of the crank-slider mechanism within robots in animation, as well as visually depicting the velocity and acceleration vectors of the points of the links.Створення нових промислових роботів (ПР) у світі неможливе без використання інформаційних технологій. Застосування інформаційних технологій суттєво змінило стиль навчальних процесів у викладанні дисциплін, пов\u27язаних з роботизованими системами та комплексами. Метою роботи було розроблення методики кінематичного аналізу основного кривошипно-шатунного механізму промислового робота з використанням програмного середовища "1С Математичний Конструктор". При цьому були вирішені такі завдання: використання вбудованих функцій програмного середовища для проектування та виконання кінематичних розрахунків кривошипно-шатунного механізму в конструкції ПР; визначення функцій програмного середовища, що дозволяють анімацію руху. Програмне середовище "1С Математичний Конструктор" є творчим комп\u27ютерним середовищем, яке дозволяє створювати моделі, що поєднують проектування, динамічні дослідження та експерименти з анімацією. Алгоритм розв\u27язання розділений на прості обчислювальні процедури. Студенти можуть самостійно перевірити точність розрахунків на кожному етапі розв\u27язання. Такий тип програмування широко використовує систему вбудованих функцій, що полегшує виконання диференціювання, тобто обчислення швидкостей і прискорень конкретних точок важільних механізмів. Ці результати дозволяють оцінити межі досяжності захоплювача та вибрати його траєкторію руху. Це програмне середовище надає візуальне анімоване відображення траєкторій руху точок ланок, змін величин і напрямків векторів швидкості та прискорення на екрані дисплея з часом. Використання програмного пакету "1С Математичний Конструктор" ефективно вирішує клас завдань, пов\u27язаних з моделюванням рухів кривошипно-шатунного механізму в роботах в анімації, а також наочно зображає вектори швидкості та прискорення точок ланок
Семантичні труднощі англійської термінологічної системи в авіаційно-космічній галузі
No full textThe Purpose of the research is to describe the modern system of astronomical and rocket engineering terminology and to investigate the peculiarities of the translation of the relevant terms into the Ukrainian language. Research Methods: methods of linguistic analysis, descriptive and comparative methods, methods of classification and systematization. Findings: The aerospace terminological system does not exist separately from the terminological systems of other industries. The main method of translating a term is using a lexical equivalent. The following methods of translation of terminological units are also distinguished: descriptive translation, translation using the genitive case, translation using prepositions, literal translation, transcription, transliteration. Multi-component terms cause the greatest difficulty in translation. Difficulties arise mostly when translating terms contain five or more components. Theoretical Implications: Aerospace terminology is analyzed as a combination of a certain concept, object or phenomenon that exists in reality, and its verbal expression. The term is described as an element of polycode text and it acquires certain structural and functional features, depending on the environment in which it functions. Practical Implications are determined by the fact that the results of the studies can be used for the study of the terminology of technical and humanitarian industries. Originality: An advanced study of the specialized astronomical and rocket engineering vocabulary contributes to a more complete disclosure of the leading trends in the development of national terminology, and the study of the peculiarities and difficulties of its translation will allow to determine modern functional and stylistic trends within the given field and predict its future prospects. Research Limitations include the study of basic terminative morphemes and structural models of terms that determine the specificity of term formation in the aerospace industry; the study of semantic and structural features of English-language aerospace terms. Мета дослідження – описати сучасну систему астрономічної та ракетної інженерної термінології та дослідити особливості перекладу відповідних термінів українською мовою. Методи дослідження: методи лінгвістичного аналізу, зокрема описові та порівняльні методи, методи класифікації та систематизації. Результати: Аерокосмічна термінологічна система не існує окремо від термінологічних систем інших галузей. Основним методом перекладу терміну є використання лексичного еквівалента. Також виділяють такі методи перекладу термінологічних одиниць: описовий переклад, переклад з використанням родового відмінка, переклад з використанням прийменників, буквальний переклад, транскрипція, транслітерація. Найбільшу складність при перекладі викликають багатокомпонентні терміни. Труднощі виникають здебільшого при перекладі термінів, що містять п’ять або більше компонентів. Теоретичні імплікації: Аерокосмічна термінологія аналізується як поєднання певного поняття, об’єкта або явища, що існує в реальності, та його вербального вираження. Термін описується як елемент полікодового тексту, що набуває певних структурних та функціональних особливостей залежно від середовища, в якому він функціонує. Практичні імплікації визначаються тим, що результати досліджень можуть бути використані для вивчення термінології технічних та гуманітарних галузей. Оригінальність: Поглиблене вивчення спеціалізованої астрономічної та ракетної інженерної лексики сприяє більш повному розкриттю провідних тенденцій у розвитку національної термінології, а вивчення особливостей та труднощів її перекладу дозволить визначити сучасні функціональні та стилістичні тенденції в даній галузі та прогнозувати її майбутні перспективи. Обмеження дослідження включають вивчення базових термінативних морфем та структурних моделей термінів, що визначають специфіку утворення термінів у аерокосмічній галузі; вивчення семантичних та структурних особливостей англомовних аерокосмічних термінів
Вдосконалення способу армування деталей композиційним волокном при FDM 3D-друку
No full textThe use of parts produced via FDM 3D-printing is getting more and more popular withing aerospace field. Parts, made with such additive manufacturing methods, can be used for prototyping, as manufacturing implements or used directly as an end product. One of the means of improving the functional parameters of parts is reinforcing parts with composite fibers or other similar additives. There are some popular and widespread types of composite fiber reinforcement, used during 3D-printing, such as using filament with fiber filling, use of a second printing head to deposit reinforcing fibers where needed or use of in-situ mixing and impregnation printing head. Most of existing methods have several drawbacks, such as inability to precisely and discretely reinforce only the needed areas of parts and layers or not keeping the reinforcing fibers continuous and intact. Therefore, the objective of work is to develop a new way of reinforcing parts with continuous composite fiber during FDM 3D-printing process. Tasks include developing the technique of reinforcement and the technological equipment to be used on, in or with commercially available 3D-printers or ones popular among amateurs. Work was done with use of such materials as PLA plastic, coPET (PET-G) plastic and basalt fiber. During the work, a way of reinforcing parts with continuous fibers was developed. It involves using externally laid strands of fiber, applied between layers of parts in the process of printing. Strands are laid down as a set, kept at intervals and arrangement as designed, with spacing and attitudes maintained by technological equipment, installed on the 3D-printer. After each layer of fibers is laid, it’s printer over by the next layer of plastic, and after every layer of fibers, the set of strands is turned 180 degrees before next layer of plastic is printed over. No cutting of fibers is done to keep them continuous. Also, a piece of technological equipment was designed, to be installed onto printing bed of a 3D-printer and facilitate the laying of composite fibers in the way mentioned above.Використання деталей, виготовлених методом FDM 3D-друку, стає все більш популярним у сфері авіакосмічної промисловості. Деталі, виготовлені такими адитивними методами, можуть використовуватися для прототипування, як виробничі інструменти або безпосередньо як кінцевий продукт. Одним із засобів покращення функціональних параметрів деталей є армування деталей композитними волокнами або іншими подібними добавками. Існують деякі популярні та широко поширені типи армування композитними волокнами, що використовуються під час 3D-друку, такі як використання філаменту з наповненням волокнами, використання другої друкарської головки для укладання армуючих волокон там, де це потрібно, або використання друкарської головки для змішування та просочування волокон in-situ. Більшість існуючих методів мають кілька недоліків, таких як нездатність точно та дискретно армувати тільки потрібні області деталей і шарів або нездатність зберігати армуючі волокна неперервними та неушкодженими. Тому метою роботи є розробка нового способу армування деталей неперервним композитним волокном під час процесу FDM 3D-друку. Завдання включають розробку техніки армування та технологічного обладнання для використання на комерційно доступних 3D-принтерах або на тих, що популярні серед аматорів. Робота проводилася з використанням таких матеріалів, як PLA пластик, coPET (PET-G) пластик та базальтове волокно. Під час роботи було розроблено спосіб армування деталей неперервними волокнами. Він передбачає використання зовнішньо покладених волокон, які укладаються між шарами деталей у процесі друку. Волокна укладаються комплектом, зберігаючи інтервали та розташування відповідно до проекту, з відстанями та орієнтацією, підтримуваними технологічним обладнанням, встановленим на 3D-принтері. Після кожного шару волокон він друкується наступним шаром пластику, і після кожного шару волокон комплект волокон повертається на 180 градусів перед друком наступного шару пластику. Волокна не розрізаються, щоб зберегти їх неперервними. Також було розроблено технологічне обладнання, яке встановлюється на друкарський стіл 3D-принтера та полегшує укладання композитних волокон згаданим вище способом
Картографічна складова в електронній торгівлі
Get PDFIn the modern business environment, where competition is constantly increasing, effective business process management becomes critically important for achieving success. To meet market demands and respond to changes quickly and efficiently, enterprises need advanced tools for analyzing, visualizing, and optimizing their business processes. The research materials explore the significance and benefits of using cartographic components in business process management systems. The main focus is on the use of interactive maps and graphs as powerful tools for analyzing, visualizing, and optimizing business processes. The advantages of data visualization on maps are discussed, including the ability to analyze various aspects of business using geographic data and understanding the structure and relationships between different elements. The use of graphs for modeling and optimizing business processes is also considered, particularly for identifying optimal routes. The importance of integrating interactive maps and graphs into business process management systems is emphasized, as well as the potential benefits of this integration for enterprises, such as increased efficiency, enhanced competitiveness, and improved customer satisfaction. The materials present examples of the application of interactive maps and graphs in various business sectors, including logistics, retail, real estate management, and agribusiness. It is shown how these tools can be used to identify effective delivery strategies, determine optimal placement of sales points, monitor assets and resources, and optimize production processes. This demonstrates the wide range of possibilities for integrating cartographic components into management systems, which can lead to a significant increase in enterprise efficiency and competitiveness.У сучасному бізнес-середовищі, де конкуренція постійно зростає, ефективне управління бізнес-процесами стає критично важливим для досягнення успіху. Щоб відповідати вимогам ринку та реагувати на зміни швидкими та ефективними способами, підприємствам потрібні передові інструменти для аналізу, візуалізації та оптимізації їхніх бізнес-процесів. В матеріалах досліджено значення та переваги використання картографічної складової в системах управління бізнес-процесами. Основна увага приділяється використанню інтерактивних карт та графів як потужних інструментів для аналізу, візуалізації та оптимізації бізнес-процесів. Розглядаються переваги візуалізації даних на мапах, включаючи можливість аналізувати різні аспекти бізнесу за допомогою географічних даних та здійснювати розуміння структури та взаємозв\u27язків між різними елементами. Також розглядається використання графів для моделювання та оптимізації бізнес-процесів, зокрема для виявлення оптимальних маршрутів. Зазначається значення інтеграції інтерактивних карт та графів у системи управління бізнес-процесами, а також відзначаються потенційні переваги цієї інтеграції для підприємств, такі як підвищення ефективності, збільшення конкурентоспроможності та підвищення рівня задоволеності клієнтів. В матеріалах показано приклади застосування інтерактивних карт та графів у різних галузях бізнесу, включаючи логістику, роздрібну торгівлю, управління нерухомістю та агробізнес. Показано, як ці інструменти можуть бути використані для виявлення ефективних стратегій доставки, визначення оптимального розміщення точок продажу, моніторингу активів та ресурсів, а також оптимізації виробничих процесів. Це демонструє широкий спектр можливостей інтеграції картографічної складової в системи управління, які можуть призвести до значного підвищення ефективності та конкурентоспроможності підприємства
Дослідження автокорельованих вибірок випадкових величин
Get PDFMathematical statistics is a branch of mathematics that deals with the collection, analysis, interpretation and presentation of data. It provides theoretical foundations and methods for conducting statistical studies that are used in various fields of science and technology. The role of mathematical statistics in the modern world is enormous. It allows researchers to draw conclusions from data, build predictive models, and make informed decisions in the face of uncertainty. In medicine, statistics help in developing new drugs and assessing their effectiveness; in economics, in analyzing financial markets and forecasting economic indicators; in sociology, in studying social phenomena and trends. In almost all areas of human endeavor, mathematical statistics plays a key role in transforming raw data into useful information that promotes progress and innovation. This study examines autocorrelated samples of random variables and their impact on statistical methods of data analysis. Autocorrelation occurs when the values of a random variable in a sample are not independent, as is often observed in time series and spatial data. This phenomenon can significantly influence the results of statistical analysis, leading to biased estimates and an increase in the rate of false conclusions. The purpose of this study is to draw attention to the issue of autocorrelation in statistical mathematics and the subsequent development of a method for detecting and correcting autocorrelation in samples of random variables. The analysis makes it clear that the use of specialized methods can significantly improve the accuracy of forecasts and the reliability of statistical conclusions, since ignoring autocorrelation when conducting research is a wrong decision. In summary, the results of this study highlight the importance of considering autocorrelation in data analysis and provide practical recommendations for statistics and data scientists.Математична статистика — це галузь математики, яка займається збиранням, аналізом, інтерпретацією та поданням даних. Вона надає теоретичні основи та методи для проведення статистичних досліджень, які використовуються в різних галузях науки і техніки. Роль математичної статистики в сучасному світі є величезною. Вона дозволяє дослідникам робити висновки з даних, будувати прогностичні моделі та приймати обґрунтовані рішення в умовах невизначеності. У медицині статистика допомагає розробляти нові ліки та оцінювати їх ефективність; в економіці — аналізувати фінансові ринки та прогнозувати економічні показники; в соціології — вивчати соціальні явища та тенденції. Майже в усіх сферах людської діяльності математична статистика відіграє ключову роль у перетворенні сирих даних на корисну інформацію, що сприяє прогресу та інноваціям.Це дослідження вивчає автокорельовані вибірки випадкових величин і їхній вплив на статистичні методи аналізу даних. Автокореляція виникає, коли значення випадкової величини у вибірці не є незалежними, як це часто спостерігається в часових рядах і просторових даних. Це явище може значно впливати на результати статистичного аналізу, призводячи до зміщених оцінок і збільшення частоти хибних висновків. Метою цього дослідження є привернення уваги до проблеми автокореляції в математичній статистиці та подальший розвиток методу виявлення та корекції автокореляції у вибірках випадкових величин. Аналіз показує, що використання спеціалізованих методів може значно покращити точність прогнозів і надійність статистичних висновків, оскільки ігнорування автокореляції при проведенні досліджень є хибним рішенням. Підсумовуючи, результати цього дослідження підкреслюють важливість врахування автокореляції в аналізі даних і надають практичні рекомендації для статистиків і фахівців з аналізу даних
Застосування моделей глибокого навчання для видалення шумів на зображеннях
Get PDFThis paper addresses the issue of image denoising using neural networks. Experimental results of training and testing neural network models on images with artificially added noise are presented. In today\u27s digital world, image quality plays an important role in various fields, including medicine, science, entertainment, and communication. Noise caused by imperfect equipment, problems in transmission channels, or random physical factors significantly reduces the efficiency of image processing and perception. To train and test neural network models, a suitable set of images is required. In this study, we created training, validation, and test sets containing original images and images with added noise. Three sets of images from the www.kaggle.com were used to form them. The first set contained butterfly images, the second set comprised athlete images, and the last set included human face images. The training set was formed as follows. 1000 images were randomly selected from each of the three sets and scaled to a size of 128x128. From these, 30 images were randomly selected and subjected to 10 levels of noise addition, resulting in 300 images for each of the 6 noise levels. In total, the training set contained 1800 images. The validation sample was formed in a similar way, but was half the size. The test set consisted of 100 original images with three noise levels added. The following types of noise were used: Gaussian, Poisson, salt and pepper, Laplace, mixed, and quantization. Three models were trained for image denoising: two convolutional auto-encoder models (with 3 and 6 convolutional layers in the encoder and decoder, respectively) and a modified U-Net model in which the output layer and loss function were adjusted. The performance of the trained models was compared with each other and with classical filters on test images. The experimental results show that the U-Net outperforms autoencoders in noise removal from images. In comparison to classical filters, the U-Net model reveals competitive outcomes. It shows better quality in the case of Gaussian, Laplace, and quantization noise, especially in the context of preserving structural information (higher SSIM).Ця робота присвячена питанню видалення шуму зображень за допомогою нейронних мереж. Представлені експериментальні результати навчання та тестування моделей нейронних мереж на зображеннях з штучно доданим шумом. У сучасному цифровому світі якість зображень відіграє важливу роль у різних галузях, включаючи медицину, науку, розваги та комунікації. Шум, спричинений недосконалим обладнанням, проблемами в каналах передачі або випадковими фізичними факторами, значно знижує ефективність обробки та сприйняття зображень. Для навчання та тестування моделей нейронних мереж потрібен відповідний набір зображень. У цьому дослідженні ми створили навчальні, валідаційні та тестові набори, що містять оригінальні зображення та зображення з доданим шумом. Було використано три набори зображень з www.kaggle.com. Перший набір містив зображення метеликів, другий набір складався з зображень спортсменів, а останній набір включав зображення облич людей. Навчальний набір був сформований наступним чином. Випадково було відібрано 1000 зображень з кожного з трьох наборів та масштабовано до розміру 128x128. З них випадково відібрали 30 зображень і піддали їх додаванню шуму на 10 рівнях, що дало 300 зображень для кожного з 6 рівнів шуму. Загалом, навчальний набір містив 1800 зображень. Валідаційна вибірка була сформована аналогічним чином, але була вдвічі меншою за розміром. Тестовий набір складався зі 100 оригінальних зображень з доданими трьома рівнями шуму. Використовувалися такі типи шуму: гаусівський, пуассонівський, "сіль і перець", лапласівський, змішаний та квантування. Було навчене три моделі для видалення шуму з зображень: дві моделі згорткових автоенкодерів (з 3 та 6 згортковими шарами у енкодері та декодері відповідно) та модифікована модель U-Net, в якій було налаштовано вихідний шар та функцію втрат. Продуктивність навчених моделей порівнювалася між собою та з класичними фільтрами на тестових зображеннях. Експериментальні результати показують, що U-Net перевершує автоенкодери у видаленні шуму із зображень. У порівнянні з класичними фільтрами, модель U-Net демонструє конкурентоспроможні результати. Вона показує кращу якість у випадку гаусівського, лапласівського та шуму квантування, особливо в контексті збереження структурної інформації (вищий SSIM)
Визначення віку людини за фото на основі нейронних мереж
Get PDFThe aim of this work was to compare different neural network architectures for the task of age estimation from face images. Since age is a continuous variable, the task of determining a human age from images of their face is treated as a regression problem. The UTKFaces dataset was used in this work. This dataset contains 24,000 annotated images categorized by gender, race, and age. To solve the task, four architectures were chosen for training: AlexNet, VGG-19, ResNet-50, and Inception-v4. These convolutional neural network architectures have shown significant advancements in image classification on the ImageNet dataset. AlexNet introduced the use of ReLU activation, dropout, and max-pooling, while VGG-19 emphasized deeper architectures with small filters. ResNet-50 addressed the vanishing gradient problem with residual connections, and Inception-v4 improved efficiency and gradient flow with optimized blocks and residual connections. In all networks, the last layer was replaced with a fully connected layer with one neuron and a linear activation function. The mean squared error (MSE) was used as the loss function during training, and the mean absolute error (MAE) was used as the quality metric. The data was split into training and testing sets in a 90% to 10% ratio. Before training, the images were normalized and resized to fit each neural network\u27s requirements. AlexNet and VGG-19 were trained using the SGD optimizer with a learning rate of 0.2, ResNet-50 was trained using the Adam optimizer with a learning rate of 0.02, and Inception-v4 was trained using the Adadelta optimizer with a learning rate of 0.02. These methods and their parameters were chosen as the best after computational experiments. Each network was trained for a different number of epochs, as needed for convergence. After training, VGG-19 and ResNet-50 achieved MAE values of 2.7 and 3.5, respectively, while Inception-v4 had an MAE of 3.87. AlexNet exhibited significant overfitting. ResNet-50 processed images the fastest.Метою цієї роботи було порівняти різні архітектури нейронних мереж для задачі оцінки віку за зображеннями облич. Оскільки вік є неперервною змінною, задачу визначення віку людини за зображеннями її обличчя розглядають як задачу регресії. У цій роботі використовувався набір даних UTKFaces. Цей набір містить 24 000 анотованих зображень, категоризованих за статтю, расою та віком. Для вирішення задачі було обрано чотири архітектури для навчання: AlexNet, VGG-19, ResNet-50 та Inception-v4. Ці архітектури згорткових нейронних мереж показали значні досягнення в класифікації зображень на наборі даних ImageNet. AlexNet впровадив використання ReLU-активації, dropout та max-pooling, тоді як VGG-19 підкреслив глибші архітектури з малими фільтрами. ResNet-50 вирішив проблему зникнення градієнта за допомогою залишкових зв\u27язків, а Inception-v4 покращив ефективність і потік градієнта за допомогою оптимізованих блоків та залишкових зв\u27язків. У всіх мережах останній шар був замінений на повнозв\u27язний шар з одним нейроном і лінійною активаційною функцією. Під час навчання як функцію втрат використовували середньоквадратичну помилку (MSE), а як метричну якості – середню абсолютну помилку (MAE). Дані були розділені на навчальний та тестовий набори у співвідношенні 90% до 10%. Перед навчанням зображення були нормалізовані та змінені до розмірів, що відповідають вимогам кожної нейронної мережі. AlexNet та VGG-19 навчалися з використанням оптимізатора SGD з коефіцієнтом навчання 0.2, ResNet-50 навчався з використанням оптимізатора Adam з коефіцієнтом навчання 0.02, а Inception-v4 навчався з використанням оптимізатора Adadelta з коефіцієнтом навчання 0.02. Ці методи та їхні параметри були обрані як найкращі після обчислювальних експериментів. Кожна мережа навчалася різну кількість епох, необхідних для збіжності. Після навчання VGG-19 та ResNet-50 досягли значень MAE 2.7 та 3.5 відповідно, тоді як Inception-v4 мала значення MAE 3.87. AlexNet продемонстрував значне перенавчання. ResNet-50 обробляв зображення найшвидше
Перехідні функції нестаціонарної системи керування
No full textThe mathematical model of linear time-varying systems (LTV) is the differential equations with coefficients that change over time. The question of their analysis and synthesis is an integral part of the control theory, the development of which is caused by the need to solve a number of technical problems, in particular, the design of aircraft motion control systems. For the study of LTV, in particular, with the aim of synthesizing the regulation law that ensures the specified indicators, various variants of the mathematical apparatus have been used, but the methods of applied value in order to determine the LTV dynamic characteristics have not been given due attention. The goal of the paper is to develop methodological support for constructing an algorithm for determining the equivalent stationary approximation, that is, of the transfer function which is equivalent to the LTV at the selected time interval. The task is to show the possibility of obtaining a second-order transfer function, which is equivalent to the LTV on a certain trajectory section, using the example of the system for controlling the rotational motion of a rocket in one plane. The concept of a transfer function is based on the integral Laplace transform, which maps the time function to complex argument function. This makes it possible to transform differential equations into algebraic ones, as a result to use the developed apparatus of linear algebra to solve problems of analysis and synthesis. In the work, the time-varying component of the model parameters is presented in the form of the sum of a finite number of exponential functions, which significantly simplifies the Laplace transformation algorithm of LTV differential equations. This makes it possible for the selected time interval to construct the stationary equivalent of the LTV in the form of a transfer function, which can be used to estimate the stability margin, the type and duration of the transient process of disturbance compensation, and the frequency response.Математична модель лінійних систем із змінними в часі параметрами (LTV) — це диференціальні рівняння з коефіцієнтами, що змінюються з часом. Питання їх аналізу та синтезу є невід\u27ємною частиною теорії управління, розвиток якої зумовлений необхідністю вирішення низки технічних завдань, зокрема, проєктування систем управління рухом літальних апаратів. Для дослідження LTV, зокрема з метою синтезу закону регулювання, що забезпечує задані показники, використовувалися різні варіанти математичного апарату, проте методам прикладного значення для визначення динамічних характеристик LTV не було приділено належної уваги. Метою роботи є розробка методичного забезпечення для побудови алгоритму визначення еквівалентної стаціонарної апроксимації, тобто передавальної функції, яка еквівалентна LTV на вибраному часовому інтервалі. Завдання полягає в тому, щоб показати можливість отримання передавальної функції другого порядку, яка є еквівалентною LTV на певній ділянці траєкторії, на прикладі системи управління обертальним рухом ракети в одній площині. Концепція передавальної функції базується на інтегральному перетворенні Лапласа, яке відображає часову функцію на функцію комплексного аргументу. Це дозволяє перетворювати диференціальні рівняння на алгебраїчні, що в результаті дає можливість використовувати розроблений апарат лінійної алгебри для розв\u27язання задач аналізу та синтезу. У роботі часово-змінна компонента параметрів моделі подана у вигляді суми кінцевого числа експоненційних функцій, що значно спрощує алгоритм перетворення Лапласа диференціальних рівнянь LTV. Це дозволяє на вибраному часовому інтервалі побудувати стаціонарний еквівалент LTV у вигляді передавальної функції, яку можна використовувати для оцінки запасу стійкості, типу та тривалості перехідного процесу компенсації збурень і частотної характеристики
Векторизація обчислень для оптимізації коду на мові програмування Python
Get PDFPurpose. The purpose of this study is to explore vectorization as an engineering technique to improve the performance and readability of Python code, particularly in data processing tasks. We aim to demonstrate the benefits of vectorization through practical examples involving the handling of missing data. Design / Method / Approach. To achieve the research goals, we performed a comparative analysis between loop-based and vectorized implementations. Specifically, two versions of a function were developed to identify columns containing missing values within a dataset. These implementations were tested on two real-world datasets. We compared execution time and code readability. Findings. The findings showed that vectorization resulted in substantial performance improvements, reducing execution time by hundreds of times compared to traditional loop-based methods. Additionally, the vectorized code was more compact, leading to greater readability and ease of maintenance. Theoretical Implications. Vectorization provides a higher level of abstraction for performing operations on data structures. This allows developers to focus on algorithmic logic rather than managing iterative control structures, contributing to broader discussions on optimizing computational efficiency in Python. Practical Implications. For data engineers and analysts, vectorization represents a highly effective solution for optimizing Python code. It significantly accelerates data-intensive tasks, such as missing data imputation, data analysis, and machine learning, making it an essential tool for enhancing productivity in data-driven environments. Originality / Value. This study presents a practical approach to optimizing Python code through vectorization. It is valuable for professionals seeking to improve efficiency in their workflows. Research Limitations / Future Research. The limitation of this research lies in its focus on a single problem – missing data imputation. Future research should expand the scope to other computational areas, such as image processing and simulation modeling, or examine the use of vectorization alongside Just-In-Time (JIT) compilation using tools like Numba to further boost Python\u27s performance. Paper Type. Practitioner Paper.
PURL: https://purl.org/cims/2403.017Мета. Метою цього дослідження є вивчення векторизації як інженерної техніки для покращення продуктивності та читабельності коду Python, зокрема в задачах обробки даних. Ми прагнемо продемонструвати переваги векторизації на практичних прикладах, пов\u27язаних з обробкою відсутніх даних. Дизайн / Метод / Підхід. Для досягнення цілей дослідження ми провели порівняльний аналіз між реалізаціями з використанням циклів та з векторизацією. Зокрема, було розроблено дві версії функції для виявлення стовпців, що містять задану кількість відсутніх значень в наборі даних. Ці реалізації були протестовані на двох реальних наборах даних. Порівнювався час виконання та читабельність коду. Результати. Результати показали, що векторизація призвела до значного покращення продуктивності, зменшивши час виконання в сотні разів порівняно з традиційними методами, заснованими на циклах. Крім того, векторизований код є більш компактним, що призводить до кращої читабельності та простоти підтримки. Теоретичне значення. Векторизація забезпечує вищий рівень абстракції для виконання операцій над структурами даних. Це дозволяє розробникам зосередитися на алгоритмічній логіці, а не на керуванні ітераційними структурами, що сприяє більш широкому розгляду питань оптимізації обчислювальної ефективності в Python. Практичне значення. Для інженерів з обробки даних та аналітиків векторизація є високоефективним рішенням для оптимізації коду на Python. Вона значно прискорює виконання завдань, що вимагають великих обсягів даних, таких як імпутування відсутніх даних, аналіз даних і машинне навчання, що робить її важливим інструментом для підвищення продуктивності в середовищах, керованих даними. Оригінальність / Цінність. Це дослідження представляє практичний підхід до оптимізації коду Python за допомогою векторизації. Воно є цінним для професіоналів, які прагнуть підвищити ефективність своїх робочих процесів. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження. Обмеження цього дослідження полягає в тому, що воно зосереджене на одному підході - векторизації. Майбутні дослідження повинні дослідити використання векторизації разом з компіляцією Just-In-Time (JIT) за допомогою таких інструментів, як Numba, для подальшого підвищення продуктивності Python. Тип статті. Практична стаття.
PURL: https://purl.org/cims/2403.01
Оцінка забруднювачів повітря при спалюванні альтернативних видів палива
No full textPurpose. The aim of the work is to identify potential agricultural waste that can become energy sources, which will significantly reduce the cost of the operation of small and medium-sized boilers and provide cost savings for small and medium-sized businesses. Design / Method / Approach. An analytical review of scientific articles, information from Internet resources is carried out in order to determine the most common and suitable for the purposes of energy production using agricultural waste, as well as the experience of enterprises in the production of alternative fuels is analyzed. Findings. The analysis of information sources has shown that wood waste, straw, flax fescue, sunflower husks can be attributed to secondary raw materials that can be used as an energy resource. Technologies for obtaining briquettes and pellets are applicable to such waste and can be used for the operation of low- and medium-sized boiler units. The calculations carried out by the researchers show that emissions from the incineration of the industrial gases such as processed coke-oven and blast-furnace gases and also solid waste are comparable and for a number of chemicals are less than during the combustion of popular fuel oils. Theoretical Implications. Assessment of pollutant emissions from the combustion of different types of fuels will show the level of environmental impact and stimulate the scientific search for the most optimal and environmentally friendly fuels. Practical Implications. The studies conducted by the authors stimulate the choice of alternative energy sources, which is an economically profitable and environmentally sound action. Originality / Value. The comparative characteristics of alternative and traditional fuels are relevant due to the exhaustibility of traditional fuels. In addition, the use of waste as an energy resource leads to the abolition or reduction of costs associated with waste management and eliminates the cost of money for the extraction of energy resources. Research Limitations / Future Research. In the future, it is planned to expand the range of alternative energy sources and analyze emissions from their combustion. Of course, an important stage of the research will be the comparison of emissions from the combustion of the studied fuels and traditionally used in the energy industry fuels. Paper Type. Practitioner Paper.
PURL: https://purl.org/cims/2403.035Мета. Метою роботи є виявлення потенційних відходів сільського господарства, які можуть стати джерелами енергії, що значно знизить витрати на експлуатацію малих та середніх котлів та забезпечить економію коштів для малого та середнього бізнесу. Дизайн / Метод / Підхід. Проводиться аналітичний огляд наукових статей, інформації з інтернет-ресурсів з метою визначення найбільш поширених і придатних ресурсів для цілей виробництва енергії з використанням відходів сільського господарства, а також аналізується досвід підприємств з виробництва альтернативних видів палива. Результати. Аналіз інформаційних джерел показав, що до вторинної сировини, які можна використовувати як енергетичний ресурс, можна віднести деревні відходи, солому, льняну кострицю, лушпиння соняшника. Технології отримання брикетів і пелет, застосовані до таких відходів, можуть бути використані для роботи котельних установок малого і середнього розміру. Розрахунки, проведені дослідниками, показують, що викиди від спалювання промислових газів, таких як перероблені коксові та доменні гази, а також твердих відходів, є тотожними і по ряду хімічних речовин менші, ніж при спалюванні популярних палив. Теоретичне значення. Оцінка викидів забруднюючих речовин від спалювання різних видів палива покаже рівень впливу на навколишнє середовище та стимулюватиме науковий пошук найбільш оптимальних та екологічно чистих видів палива Практичне значення. Дослідження, проведені авторами, стимулюють вибір альтернативних джерел енергії, що є економічно вигідним та екологічно обґрунтованим. Оригінальність / Цінність. Порівняльна характеристика альтернативних і традиційних видів палива актуальна у зв\u27язку з вичерпністю традиційних видів палива. Крім того, використання відходів в якості енергетичного ресурсу призводить до скасування або скорочення витрат, пов\u27язаних з поводженням з відходами. Обмеження дослідження / Майбутні дослідження. У майбутньому планується розширити спектр альтернативних джерел енергії та провести аналіз викидів від їх спалювання. Безумовно, важливим етапом дослідження буде порівняння викидів від спалювання досліджуваних видів палива і традиційно використовуваних в енергетичній промисловості палив. Тип статті. Практична стаття.
PURL: https://purl.org/cims/2403.03