Научный архив: статьи

В контексте российской аграрной сферы, перспективы прогресса в секторе животноводства обусловлены сложным взаимодействием экономических, логистических и экологических факторов. Эти элементы определяют траектории усовершенствования и укрепления позиций продукции на международных рынках. Достижение указанных целей подразумевает ориентацию на ключевые тенденции, направленные на увеличение производительности и эффективности операций в животноводческих хозяйствах. В дискурсе данной статьи акцентируется внимание на стратегиях повышения производительности в отрасли скотоводства через применение методов математического моделирования и экономические оценки критериев эффективности. Исследователи предпочли параметры, утвердившиеся в международной практике, включая критерии, связанные с оптимизацией энергопотребления предприятий, и разработали комплексную экономическую модель, основанную на необходимости улучшения функциональных характеристик предприятий. Специфически, объектом анализа выступает сфера производства молока, которая сталкивается с острой конкуренцией, эманацирующей не только от классических производителей молочных продуктов, но и от производителей альтернативных продуктов. В контексте исследования представлены данные по производственным объемам, энергетическим и массовым характеристикам продукции, а также анализируется влияние сокращения энергозатрат на эффективность молоководческих предприятий в агрегате. Исследование включает модель, демонстрирующую экономическую выгоду от снижения энергетических затрат через модернизацию, а не полную реконструкцию производственных комплексов.

В статье представлен обзор работ, посвященных визуальным исследованиям процесса конденсации паров воды или смеси паров воды и этанола в горизонтальных микроканалах. Микроканалы могли иметь разную форму: трапециевидную, треугольную, прямоугольную и квадратную. В исследованиях визуально наблюдались основные структуры потока, а именно: кольцевая, инжекционная, снарядная и пузырьковая. Отмечены также разновидности перечисленных структур потоков, в частности, полосово-кольцевая, гладкая кольцевая, эмульсионная, эмульсионно-кольцевая и вытянуто-пузырьковая. Приведены также результаты наблюдений конденсации потоков хладагентов HFE-7100, R134a и R1234ze(E). Выявлены схожие картины структур потока при различных соотношениях эффектов поверхностного натяжения и гравитационного воздействия. Продемонстрирована необходимость изучения структур потоков в микроканалах различной формы, вертикально и наклонно ориентированных к горизонту.

Статья посвящена восприятию наполеоновского нашествия в разных слоях русского общества. Отмечая воздействие манифестов Александра I, обнародованных в связи с вторжением Наполеона в Россию, автор рассматривает различные формы проявления и многочисленные яркие примеры патриотического подъема, охватившего все общество. Приводятся данные о настроениях всех сословий, в частности дворянства и духовенства, общенародных пожертвованиях на нужды борьбы с неприятелем, действиях ополчения и партизанских отрядов, об обстоятельствах сдачи Москвы и ее разграблении оккупантами. Особое внимание уделяется отражению и осмыслению событий Отечественной войны 1812 г. в воспоминаниях ее участников, появлению первых историографических работ, освещению той эпохи в художественной литературе.

В статье рассматривается эволюция отношений власти и общества в России в условиях Первой мировой войны. Показано, что начало войны ознаменовалось патриотическим подъемом, сложились институциональные основы и практики сотрудничества власти, общественных организаций и населения в решении задач военного времени. Однако предпринятая в 1915-1916 гг. атака либеральной оппозиции на самодержавную власть, раскол в правящей элите, возросшее социальное недовольство привели к Революции 1917 г., предопределившей выход России из войны.

В статье на основе архивных материалов рассматривается вклад российских военных топографов в создание точных карт Балканского полуострова в период Русско-турецкой войны 1877-1878 гг. и послевоенного переустройства. Для этой работы на Балканы были командированы сотрудники военно-топографического отдела Главного штаба Российской империи. Картографические изыскания проводились в крайне неблагоприятных условиях, высоко в горах, в труднодоступных и малозаселенных местах. Сложные погодные условия и опасность попасть под обстрелы постоянно сопутствовали работе русских военных топографов. Политическая ситуация, сложившаяся после окончания войны, создавала дополнительные затруднения. Изучение материалов РГВИА позволяет говорить о профессионализме, стойкости и важной роли русских военных топографов, использовавших передовые методы исследования местности, а также о серьезном уровне развития картографии в России того времени.

В настоящий момент отсутствует однозначная методика гидродинамического моделирования процесса кавитации лопастного насоса и определения коэффициентов Шнерра-Сауэра с использованием модели многофазного течения «Volume of fluid method, (VOF)» для лопастных насосов с боковым кольцевым подводом. Цель статьи – проверить границы применимости модели Шнерра-Сауэра при расчете частных характеристик центробежного насоса на различных подачах. Объектом исследования выступал лопастной консольный насос с боковым кольцевым подводом и рабочим колесом с пятью лопастями. В ходе работы определялось значение кавитационного запаса при подаче 120 кубометров в час и при подаче в 85 кубометров в час экспериментальным методом. Экспериментальное определение кавитационного запаса проводилось согласно требованиям ГОСТ 6134-87. Кавитация в насосе достигалась путем снижения давления на всасывании при помощи вакуум-насоса. Также NPSH определялся методом гидродинамического моделирования. В ходе гидродинамического моделирования использовалась многофазная модель «Volume of fluid method, (VOF)» и кавитационная модель «Scherr-Sauer cavitation», подбор коэффициентов Шнерра-Сауэрав проводился для подачи (120 м3/ч), верификация по режиму недогруза насоса (85 м3/ч). Итогом работы являются полученные значения кавитационного запаса и графики частных кавитационных характеристик исследуемого насоса при подаче 120 кубометров в час и при подаче в 85 кубометров в час, полученные в ходе эксперимента и в ходе CFD моделирования, значения коэффициентов Шнерра-Сауэра и выводы по использованию этой модели

В статье исследуется влияние качества данных на эффективность моделей машинного обучения на предприятиях хлебопекарной отрасли в условиях больших данных. Актуальность темы обусловлена растущей ролью аналитики данных в оптимизации хлебопекарного производства и необходимостью обеспечения надежности используемых предиктивных моделей. Цель работы - выявить ключевые параметры качества данных, определяющие точность и практическую применимость моделей машинного обучения в хлебопекарной индустрии. В исследовании использован комплекс методов, включающий статистический анализ массивов производственных данных хлебозаводов, экспертные интервью (n=20) и сравнительное тестирование моделей на разных по качеству обучающих выборках. Установлено, что: 1) полнота, точность и согласованность данных являются ключевыми факторами, влияющими на обобщающую способность моделей; 2) использование предобработки данных (очистка, трансформация) позволяет повысить точность предсказаний выхода хлебобулочных изделий в среднем на 10-15%; 3) модели, обученные на качественных данных, демонстрируют втрое более высокую стабильность на тестовой выборке; 4) качество прогнозирования ключевых показателей процесса хлебопечения у адаптивных моделей может превосходить существующие нормативы на 8-12%. Результаты подтверждают критическую значимость управления качеством данных для реализации потенциала машинного обучения в хлебопекарной индустрии. Предложена методика аудита качества технологических данных хлебозаводов, ориентированная на специфику задач моделирования и оптимизации. Дальнейшие исследования связаны с разработкой инфраструктурных и управленческих решений по обеспечению качества данных в условиях цифровизации хлебопекарного производства.

Данная статья посвящена исследованию влияния внедрения ERP-систем на эффективность управления производственными ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность темы обусловлена необходимостью оптимизации бизнес-процессов в условиях растущей конкуренции и ограниченности ресурсов. Цель работы - выявить ключевые факторы и механизмы воздействия ERP-систем на показатели эффективности управления производством на хлебопекарных предприятиях. Методология исследования включает анализ статистических данных по 50 предприятиям отрасли за период с 2018 по 2022 гг., серию глубинных интервью с руководителями производства (n=20), а также экспертный опрос специалистов по внедрению ERP-решений (n=10). Для обработки количественных данных применялись методы описательной статистики, корреляционного и регрессионного анализа. Качественные данные подвергались процедурам осевого и выборочного кодирования. Результаты показали, что внедрение ERP-систем позволяет достичь среднего роста производительности труда на 12,5%, сокращения производственных издержек на 8,2%, уменьшения объемов незавершенного производства на 15,3%. При этом ключевое значение имеют учет отраслевой специфики при разработке функционала системы, скорость и непрерывность информационных потоков, вовлеченность персонала в процесс цифровой трансформации. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования его выводов и рекомендаций при принятии решений о внедрении ERP-систем на хлебопекарных предприятиях. В теоретическом плане работа вносит вклад в развитие концепции Industry 4.0 применительно к пищевой промышленности. Перспективы дальнейших исследований связаны с изучением синергетического эффекта от интеграции ERP-систем с другими технологиями Индустрии 4.0 (IIoT, Big Data и др.)

Климатические изменения значительно влияют на распространение болезней и развитие эпизоотий в пищевых цепях. Цель исследования - проанализировать механизмы этого воздействия и оценить потенциальные риски для хлебопекарной отрасли в России. Методы. Применен комплексный подход, включающий анализ научной литературы, статистических данных, результатов полевых и лабораторных исследований. Использованы методы эпидемиологического анализа, математического моделирования, ГИС-картографирования. Проведены интервью с экспертами (n=25). Результаты. Установлено, что повышение температуры и изменение режима осадков способствуют расширению ареалов патогенных микроорганизмов и их переносчиков. Выявлены 3 ключевых механизма влияния: изменение условий среды обитания, ослабление иммунитета организмов, эволюция патогенов. Разработана прогнозная модель развития эпизоотий в зерновых агроэкосистемах. Обсуждение. Результаты исследования имеют важное значение для обеспечения биобезопасности и устойчивого развития хлебопекарной отрасли. Необходима разработка упреждающих адаптационных стратегий на основе научно обоснованного мониторинга и оценки рисков. Перспективные направления: создание климатически оптимизированных сортов зерновых, совершенствование методов интегрированной защиты растений.

Статья посвящена исследованию возможностей применения волоконно-оптических сенсоров для мониторинга температуры и влажности в процессе хлебопечения на автоматизированных производственных линиях. Актуальность темы обусловлена необходимостью обеспечения стабильно высокого качества хлебобулочных изделий в условиях интенсификации производства. Цель работы – изучить потенциал волоконно-оптических сенсоров как инструмента оптимизации технологических параметров выпечки хлеба. Методология исследования основана на сочетании аналитических и эмпирических подходов, включая анализ научной литературы, лабораторные эксперименты, статистическую обработку данных. Эмпирическая база охватывает результаты тестирования пяти типов волоконно-оптических сенсоров на трех моделях хлебопекарных печей. Обнаружено, что использование сенсоров позволяет снизить вариативность температуры выпечки на 24%, а влажности - на 19% (p<0.01). Это обеспечивает повышение выхода годной продукции на 3.6% при сокращении энергозатрат на 5.2%. Выявлено, что для достижения максимального эффекта необходимо оптимизировать размещение сенсоров в пекарной камере с учетом ее конфигурации. Полученные результаты имеют значение для совершенствования систем автоматизированного управления хлебопекарным производством и могут найти применение на предприятиях отрасли. В перспективе целесообразно расширить спектр контролируемых параметров, а также адаптировать предложенные решения для других видов продукции.

Цель. Проведен анализ процессов деградации КМОП микросхем при воздействии ионизирующего излучения, в котором рассмотрены три процесса дефектообразования в МОП структуре на границе Si-SiO2. Методы. На примере тестовых логических элементов проанализирована зависимость времени условного отказа по быстродействию от мощности дозы гамма-излучения. Результаты. Определен критический дефект на границе Si-SiO2. Заключение. Предлагаемый в статье подход позволяет определить причины отказа КМОП микросхем. Представлен результат расчета времени отказа для трех значений мощности дозы.

Цель. Целью работы является повышение безопасности IoT-устройств путем применения алгоритмов машинного обучения для обнаружения атак в сетях IoT. Актуальность поставленной цели определяется постоянным ростом числа подобных атак в мире и широким распространением систем IoT. В статье приведены соответствующие статистические данные. Анализ имеющихся работ показал, что различные методы рассматривались без связи и сравнения друг с другом, поэтому цель данной работы – определить наиболее перспективный алгоритм машинного обучения для обнаружения атак в сетях IoT – актуальна. Методы. В статье для обнаружения атак в сетях IoT использовались следующие методы машинного обучения: логистическая регрессия, SVC, «случайный лес», метод K-ближайших соседей, метод k-средних, наивный байесовский классификатор и варианты градиентного бустинга (XGBoost, AdaBoost и CatBoost). Новым является сравнение результатов применения контролируемых алгоритмов с алгоритмом K-means, который является неконтролируемым алгоритмом, для обнаружения атак в сетях IoT. Для обучения создаваемых систем обнаружения атак использовался набор данных UNSWNB15, который содержит данные о девяти видах атак. Количество записей составляет более 80 тысяч. Более половины записей – это записи об атаках. Сравнение методов проводилось по нескольким метрикам. Результаты. Разработана структура и реализована
программно система обнаружения вторжений, включающая этапы от анализа исходных данных до вывода окончательных статистических данных. Результаты показывают, что алгоритм «случайный лес» является лучшим из рассмотренных. Одновременно метод имеет хорошие показатели по быстродействию обучения. Это означает, что данный алгоритм может быть развернут и применен с наибольшим успехом. Заключение. В этой статье представлены результаты сравнения различных алгоритмов машинного обучения для обнаружения вторжений в устройства IoT. Точность и кривая ROC-AUC используются для оценки эффективности используемых моделей. Сравнивая используемые модели алгоритмов, мы обнаружили, что модель RandomForestClassifier алгоритма Random Forest имеет хорошую точность, самый высокий AUC и быстрое время выполнения, а это означает, что этот алгоритм является наиболее эффективным при обнаружении вторжений в сети IoT. Продолжение исследований связано с различением типа атаки.