Рассмотрены положения по выбору транспортных средств для перевозки сборных железобетонных конструкций. Транспортирование может осуществляться с помощью автомобильного транспорта общего назначения и специализированного транспорта. Существующие правила погрузки на автомобильный транспорт направлены на исключение образования дефектов в конструкциях. С целью погрузки на автотранспорт, в конструкциях используются различные приспособления для строповки – монтажные петли, отверстия, или другие элементы, предусмотренные рабочими чертежами для конкретных конструкций. Обеспечение сохранности перевозимых конструкций возможно при исследовании комплексной системы «дорога – транспортное средство – перевозимые конструкции». Факторы, которые должны быть учтены при расчете на транспортные воздействия: тип изделия (колонны, плиты, панели и др.) и его конструктивные особенности; тип транспортного средства (колонновоз, панелевоз и т.д.) с его характеристиками; тип дороги и скорость транспортирования.

Ключевые слова: транспортирование, автомобильный транспорт, погрузка, сборный железобетон, плита, ферма, колонна, балка

2.1.1 - Строительные конструкции, здания и сооружения , 2.1.7 - Технология и организация строительства

В данной работе рассмотрен подход к автоматизации дорисовки и восстановления изображения на основе использования битовых плоскостей. Анализ применения битовых плоскостей показан на примере отсутствия участка изображения. Рассмотрено влияние старших и младших плоскостей на качество восстановления изображения.

Ключевые слова: битовые изображения, дорисовка изображений, коррекция изображений методом битовых плоскостей, автоматизация искаженных участков изображений

05.13.06 - Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)

рассматривается проблема городской транспортной инфраструктуры в плане обеспечения рациональной организации технического обслуживания и ремонта автомобилей по принципу оптимального размещения автосервисных предприятий на городской территории и перечня предлагаемых услуг. Выявлены факторы, позволяющие решить проблему хаотичности расположения подобных предприятий.

Ключевые слова: техническое обслуживание и ремонт автомобилей, автосервисные услуги, рациональное размещение, перечень предоставляемых услуг, качество, факторы, Тюменская область

08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности)

Одним из условий снижения себестоимости транспортной работы является управление ресурсом элементов автомобиля на основе объективных нормативов. В проведенном исследовании рассматривается формирование ресурса элементов автомобилей с учетом сезонной вариации интенсивности и условий эксплуатации. В выполненной работе для определения корректирующих коэффициентов разработана методика, основанная на расчетных износах по месяцам года, полученных исходя из средней интенсивности изнашивания фрикционных накладок и пробега автомобиля за месяц. Расчет корректирующих коэффициентов проводился на имитационной модели. Полученные результаты позволяют моделировать ресурс элементов тормозной системы с учетом сезонной неравномерности потребности в них. На их основе возможно корректирование потребности в запасных частях и, соответственно, снижение простоев автомобилей в ожидании ремонта, а также уменьшение объема запасов.

Ключевые слова: норматив ресурса, формирование ресурса, сезонная вариация интенсивности и условий эксплуатации автомобилей, корректирование нормативов ресурса тормозной системы автомобилей

05.00.22 - Организация производства (по отраслям)

Рассматривается формализация нового метода вычислительного интеллекта, заимствующий модель взаимодействия молекул внутри клетки. Описана настройка параметров метода на предметную область. Дается пример технологического исследования влияния вербального выраженных вариантов стратегий маркетингового плана предприятия связи на количество привлеченных клиентов.

Ключевые слова: вычислительный интеллект, взаимодействие молекул внутри клетки, слабоформализуемые стратегии управления, бизнес-планирование

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

Работа посвящена проблеме разработки  теоретических и прикладных основ  применения интеллектуальных  технологий для продуктивного извлечения знаний из массивов данных для принятия решений в реальном времени. Разработана методика построения ускоряющего алгоритма при одновременном контроле за допустимой адекватностью модели, позволяющего обучать нейросетевые модели в темпе реального времени в пределах заданных рисков.  Предложен ускоряющий  алгоритм и  построены нейросетевые модели на основе стандартного эмулятора, обеспечивающие требуемую продуктивность при обработке массива входных данных. в рамках заданных ограничений.

Ключевые слова: нейроэмулятор, ускоряющий алгоритм, каскадная схема, обучающая выборка, градиентный спуск, обратное распространение ошибки

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

В работе предлагается нейросетевой подход к построению динамической модели манипулятора, обеспечивающий уменьшение вычислительных затрат. Рассматриваются особенности синтеза многослойной искусственной нейронной сети для систем управления роботом. Проводится моделирование предложенных нейросетевых алгоритмов в пакете MATLAB, результаты которого демонстрируют возможность применения подхода в реальном масштабе времени.
Ключевые слова: математическое моделирование, искусственная нейронная сеть, нейросетевая идентификация, нейросетевые системы управления.

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)

В работе предложен нейросетевой адаптивный контроллер, обладающий свойствами ПИД-регулятора. Свойства ПИД-регулятора заложены в нейросетевой адаптивный контроллер по причине его универсальности. При этом полученный нейрорегулятор используется не для подстройки коэффициентов, а прямо реализует интегральную составляющую для подавления трендов ошибок, дифференциальную  составляющую для подавления резких возмущений и пропорциональную для уменьшения текущей ошибки. При решении данной задачи был получен нейросетевой алгоритм дифференцирования, который пригоден для применения с зашумленными сигналами.  Ключевые слова: нейронная сеть, адаптация, нелинейность, вертолет, управление, техническое зрение, распознавание, регулятор, анализ, испытания, модель, реальные условия

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)