×

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

  • Определение гранулометрического состава результата буровзрывных работ в карьере с применением нейронных сетей

    • Аннотация
    • pdf

    Буровзрывной метод на сегодня является наиболее широко используемым для добычи горных пород. Показателем качественно проведенных буровзрывных работ являются равномерный гранулометрический состав взорванной горной массы – процент кусков руды негабаритного размера при этом должен быть минимальным. Процент негабарита и его увеличение оказывают существенное влияние на технические процессы транспортировки горной массы, приводя к увеличению затрат на погрузочно-транспортные операции и вторичное дробление негабаритных рудных масс. В работе описаны результаты исследования методов определения гранулометрического состава произведенных буровзрывных работ с применением нейронных сетей сегментации Unet и FPN. Для анализа используются снимки, выполненные с БПЛА. Так же разработан метод классификации горной руды по крупности, обеспечивающий точность доли верных ответов более 0,91.

    Ключевые слова: гранулометрический состав, Unet, FPN, классификация, сегментация

    2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.3 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами

  • Обнаружение дефектов в протяженных изделиях по результатам двумерного сканирования

    • Аннотация
    • pdf

    В статье рассматривается метод обнаружения дефектов у протяженных изделий. Для нахождения дефектов применяется сканирование изделия по всей длине. В результате получается двумерный поток данных, который необходимо проанализировать. Задача обнаружения дефекта – это одна из задач обнаружения «полезного» сигнала на фоне «шума». Наиболее надежным методом является использование комплекса статистических критериев. Для сравнения средних значений были применены критерий Стьюдента и критерий Уилкоксона–Манна–Уитни, для сравнения величин рассеяния – критерий Фишера и критерий Ансари–Брэдли. Эффективности алгоритма была подтверждена с помощью компьютерной модели имитации двумерного однородного потока данных.

    Ключевые слова: дефекты, протяженные изделия, компьютерная модель, имитация, статистический критерий

    2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

  • Применение формулы Гартмана для градуировки призменных спектральных приборов в широком диапазоне

    • Аннотация
    • pdf

    Призменные спектральные приборы имеют перемен ную по спектру дисперсию и поэтому нелинейную связь длины волны и положения спектральных линий на фокальной поверхности спектрального прибора - моно хроматора, что затрудняет градуировку таких приборов по длинам волн и дисперсии.Чаще всего для градуи ровки используется известная формула Гартмата. Однако точность расчета по ней удовлетворительна лишь в ограниченном спектральном интервале, в связи с чем расчет осуществляется на перекрывающихся участках не шире 200 нм с усреднением в зонах перек рытия. Усреднение дает градуировочную кривую (соответственно и кривую дисперсии) с разрывами в местах стыков.В настоящей работе рассматривается возможность использования единой градуи-ровки для всей области спектра, обеспечивающей гладкие, нераз рывные градуировочные кривые. Наилучший результат получается при использовании формулы Гартмана для всего спектрального интервала, после чего определяется множество отклонений градуировочных точек. Это множество интерполируется полиномом произвольно выбираемого порядка n методом наименьших квадратов.

    Ключевые слова: монохроматор, спектр, градуировка, дисперсия, формула Гартмана, интерполяция, полином

    1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.2.4 - Приборы и методы измерения

  • Обнаружение локальных областей дефектов при неразрушающем контроле протяженных изделий

    • Аннотация
    • pdf

    В статье рассматривается метод обнаружения локальных участков со скрытыми дефектами у изделий, длина которых на несколько порядков больше других размеров, при обработке информации от неразрушающего контроля изделия. Для получения необходимой информации используются различные средства интроскопии и излучения разной природы. Обработка информации, получаемой с помощью сканирующего контроля, должна обнаруживать участки с дефектами и определить их природу. Для сравнения различных методов обработки и выбора оптимального способа обработки информации использован метод компьютерного моделирования, с помощью которого выполнена имитация процесс получения информации и ее обработки, что упрощает подбор наиболее подходящего способа обнаружения дефекта. В статье описаны типичные модели принимаемого сигнала и приведены результаты моделирования.

    Ключевые слова: дефекты, неразрушающий контроль, протяженные изделия, имитационная модель, скользящее усреднение, временные ряды

    2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

  • Мониторинг загрязнения атмосферного воздуха пылевыми частицами PM2.5 датчиком NOVA SDS011

    • Аннотация
    • pdf

    Проблема загрязнения атмосферного воздуха пылевыми частицами, наряду с образованием парниковых газов охватывает множество стран мира. Для мониторинга состояния атмосферного воздуха традиционно применяются дорогие, и громоздкие станции мониторинга за которые отвечают государственные организации. Использование недорогих сенсорных датчиков частиц, которые позволят производить измерения в реальном времени на границе санитарно-защитной зоны промышленных предприятий и на территории жилой зоны открывает новые перспективы в области исследования состояния атмосферного воздуха. В настоящее время около 10 тысяч недорогих датчиков функционируют на территории 75 стран мира, что вызывает вовлеченность граждан в сбор данных о состоянии атмосферного воздуха. Представленная технология мониторинга концентрации мелкодисперсных твердых частиц способна заменить традиционный метод измерения, однако остается вопрос ценности получаемых данных с точки зрения их точности. В данной статье рассмотрен фактор, влияющий на отклонение показаний недорогого датчика твердых частиц Nova SDS011. Для этого были проведены испытания датчика в реальных условиях окружающей среды, получены экспериментальные зависимости концентрации пылевых частиц не более 2,5 микрометров в зависимости от влажности.

    Ключевые слова: атмосферный воздух, PM2.5, датчик Nova SDS011, концентрация пылевых частиц, станции мониторинга, относительная влажность

    2.1.10 - Экологическая безопасность строительства и городского хозяйства , 2.2.4 - Приборы и методы измерения

  • Симплекс-оптимизация в задаче определения магнитных характеристик высококоэрцитивных постоянных магнитов

    • Аннотация
    • pdf

    Работа посвящена применению алгоритма симплекс-оптимизации в области магнитных измерений, а именно в измерении кривой размагничивания высококоэрцитивных магнитных материалов. Алгоритм нашёл своё место в реализации нового метода, основанного на натурно-модельном подходе и модели гистерезиса Джилса-Аттертона, суть которого также описана в работе. Ожидается, что новый метод даст возможность более точно определять кривую размагничивания постоянных магнитов за счёт применения измерителей напряжения тока вместо классических индукционных датчиков, что позволит избежать накопления ошибки. Алгоритм симплекс-оптимизации позволяет оптимизировать параметры модели Джилса-Аттертона таким образом, чтобы смоделированная математическая модель высококоэрцитивного магнитного материала наиболее соответствовала измеряемому магнитному материалу. Метод опробован на мультифизической модели, построенной в программном пакете COMSOL Multiphysics, и включает в себя расчёты индуктора и постоянного высококоэрцитивного магнита.

    Ключевые слова: постоянный магнит, неодимовый магнит, высококоэрцитивный материал, магнитный материал, разложение Фурье-Бесселя, аппроксимация, импульс, оптимизация, симплекс, алгоритм Нелдера-Мида, математическая модель, коэрцитивная сила, гистерезис

    2.2.4 - Приборы и методы измерения , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации