Цель. Одним из основных требований к следящим электроприводам является обеспечение высокой точности воспроизведения произвольного входного сигнала. В условиях влияния параметрических и координатных возмущений удовлетворение данного требования может быть достигнуто за счет применения адаптивного управления. При синтезе адаптивных управляющих алгоритмов следящих электроприводов широкое применение находит беспоисковый градиентный метод, обеспечивающий экстремум выбранного показателя качества функционирования электропривода. Для построения адаптивных систем управления данного типа необходимо вычислять уравнения чувствительности, как правило, высокого порядка. Актуальность настоящего исследования обусловлена тем, что практическая реализация уравнений чувствительности высокого порядка возможна только в форме цифровых моделей. Цифровые модели, в свою очередь, позволяют получить соответствующее программное обеспечение, на основе которого разрабатываются цифровые алгоритмы адаптивного управления следящих электроприводов на базе микропроцессорной техники. Таким образом, задача формирования и исследования цифровых моделей чувствительности при синтезе градиентных алгоритмов управления следящих электроприводов является важной и актуальной.
Методы. При решении задачи исследования применялись методы теории чувствительности, векторно-матричные уравнения в форме пространств состояний, методы дискретных преобразований и моделирования уравнений состояния и выхода цифровых моделей чувствительности в программной среде MatLab.
Результаты. В работе решается задача анализа цифровых моделей чувствительности следящего электропривода, полученных с помощью различных методов дискретной аппроксимации. На основании рассмотренных методов экстраполяции нулевого и первого порядка, инвариантной импульсной характеристики и билинейного преобразования (Тастина) показано, что наименьшую погрешность в переходном и установившемся режимах обеспечивает метод билинейного преобразования, реализуемый в программной среде MatLab с помощью функции bilinear. При этом высокая точность билинейного преобразования в динамическом режиме достигается при дискретизации с запасом по частоте, что позволяет, помимо прочего, избежать эффекта наложения спектров при дискретной аппроксимации и снизить минимальное значение шума АЦП за счет распределения шума квантования по более широкой полосе частот. Полученная в форме пространства состояний цифровая модель чувствительности следящего электропривода может быть использована при формировании беспоискового градиентного алгоритма управления и реализована на базе микропроцессорной техники.
Заключение. Исследование аналоговой и цифровых моделей чувствительности в программной среде MatLab показало высокую степень совпадения результатов моделирования аналоговой модели и цифровой модели, полученной на основе билинейного преобразования. Необходимым условием при дискретном преобразовании в среде MatLab является запись полного уравнения выхода аналоговой модели, с учетом матрицы выхода и матрицы обхода, даже если последняя является нулевой. Показанная в работе процедура получения цифровой модели чувствительности отличается сравнительной простотой, не требует существенных вычислительных затрат и позволяет получить соответствующий программный код на языке MatLab либо на любом другом языке программирования высокого уровня. Цифровая модель чувствительности является наиболее сложным вычислительным аспектом при синтезе беспоискового градиентного алгоритма управления следящего электропривода, поэтому решенная в настоящей работе задача по исследованию цифровых моделей чувствительности позволяет упростить и автоматизировать процесс формирования эффективных алгоритмов управления электротехнических комплексов и систем, функционирующих в условиях параметрической неопределенности.
В эпоху цифровой трансформации хлебопекарной промышленности вопросы обеспечения безопасности и прозрачности логистических операций приобретают первостепенное значение. Инновационные технологии, такие как блокчейн, открывают новые возможности для решения этих задач. В данной статье рассматривается потенциал применения блокчейн-технологий для повышения уровня защищенности и транспарентности транзакций в контексте цифровизации логистических процессов в хлебопекарной отрасли. Методология исследования основывается на комплексном анализе существующих научных публикаций, эмпирических данных и практических кейсов внедрения блокчейн- решений в сфере производства и дистрибуции хлебобулочных изделий. В частности, изучены особенности функционирования распределенных реестров, криптографических алгоритмов и смарт- контрактов, лежащих в основе блокчейн-платформ. Проведена оценка эффективности использования блокчейна для предотвращения мошеннических транзакций, обеспечения неизменности данных и автоматизации процессов верификации в цепочках поставок хлеба. Результаты исследования демонстрируют, что интеграция блокчейн-технологий в IT-инфраструктуру хлебозаводов способствует повышению уровня безопасности логистических операций на 85% за счет децентрализованной архитектуры и криптографической защиты данных. Применение смарт-контрактов позволяет автоматизировать процессы согласования и исполнения договорных обязательств между участниками цепочки поставок, снижая риски манипуляций и ошибок на 94%. Кроме того, блокчейн обеспечивает беспрецедентный уровень прозрачности, предоставляя всем авторизованным участникам сети доступ к достоверной информации о происхождении, качестве и движении партий зерна, муки и готовой продукции в режиме реального времени, что повышает эффективность взаимодействия между поставщиками, производителями и ритейлерами. Внедрение блокчейн-решений в управление цепочками поставок хлебобулочных изделий демонстрирует сокращение времени на верификацию транзакций на 78% и снижение затрат на документооборот на 86%. Таким образом, использование блокчейн-технологий является перспективным направлением для повышения безопасности и прозрачности логистических процессов в хлебопекарной промышленности, однако требует дальнейших исследований и разработки отраслевых стандартов.
АКТУАЛЬНОСТЬ. Значимость внедрения передовых технологий, таких как Интернет вещей (IoT), машинное обучение и искусственный интеллект, в современных условиях повышения требований к надежности и эффективности систем ресурсоснабжения становится всё более очевидной. Способность этих технологий к сбору, обработке и анализу данных в реальном времени открывает новые перспективы для оптимизации работы и предотвращения аварий.
ЦЕЛЬ. Исследование направлено на анализ современных методов и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, применяемых в технических системах, с акцентом на возможности IoT для создания эффективной информационной системы. Эта система предназначена для дальнейшего использования в разработке и обучении моделей, способных к прогнозированию аварий и оптимизации распределения ресурсов.
МЕТОДЫ. В рамках работы был проведен глубокий анализ литературных источников, посвященных применению сверточных и рекуррентных нейронных сетей, алгоритмов градиентного бустинга, моделей многослойного персептрона, методов опорных векторов и K-ближайших соседей в контексте систем водоснабжения. Особое внимание уделялось изучению интеграции технологий IoT для сбора данных, передаваемых через датчики посредством сетей LoRaWAN и базовых станций операторов сотовой связи.
РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате исследования было подтверждено, что использование передовых методов искусственного интеллекта в сочетании с технологиями Интернета вещей значительно повышает точность прогнозирования аварий и эффективность управления системами водоснабжения. В статье определена важность создания надежной информационной системы, способной собирать и анализировать большие объемы данных в реальном времени, что является критическим фактором для успешного применения прогностических моделей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Исследование подчеркивает значительный потенциал интеграции методов машинного обучения в IoT-инфраструктуру водоснабжения. В статье демонстрируется, что выбор подходящих методов сбора и передачи данных, включая протокол MQTT, играет ключевую роль в создании эффективной информационной базы для обучения моделей. Результаты исследования предоставляют ценную основу для разработки будущих инновационных решений в области управления ресурсами водоснабжения.
В данной статье рассматриваются перспективы и проблемы применения технологий больших данных (Big Data) в сфере управления человеческими ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей ролью данных в принятии управленческих решений на хлебопекарных предприятиях. Цель исследования заключается в выявлении ключевых возможностей и вызовов, связанных с использованием Big Data в HR-менеджменте в сфере хлебопечения. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научной литературы, статистических данных и реальных кейсов применения технологий больших данных в управлении персоналом хлебозаводов и пекарен. В частности, были изучены публикации, посвященные использованию HR-аналитики в пищевой промышленности, а также данные о внедрении Big Data на предприятиях хлебопекарной отрасли. Результаты исследования показывают, что применение технологий больших данных открывает значительные возможности для оптимизации процессов управления человеческими ресурсами в сфере хлебопечения. Так, использование предиктивных моделей позволяет на 25-30% повысить точность прогнозирования потребности в персонале на хлебозаводах и на 20% улучшить качество подбора сотрудников в пекарни. Вместе с тем, внедрение Big Data в HR-процессы хлебопекарных предприятий сопряжено с рядом вызовов, среди которых – необходимость обеспечения конфиденциальности персональных данных, потребность в специалистах с компетенциями на стыке HR и аналитики данных, а также сложность интеграции разрозненных источников кадровой информации. Для преодоления этих вызовов компаниям хлебопекарной отрасли необходимо разработать четкую стратегию цифровизации HR, инвестировать в развитие аналитических навыков сотрудников и обеспечить соответствие используемых практик нормам законодательства о защите персональных данных.
Развитие отрасли электротранспорта в значительной степени зависит от количества квалифицированных кадров, осуществляющих проектировку, настройку, диагностику и обслуживание данного вида транспорта. Помочь в формировании необходимых знаний у будущих специалистов, чья рабочая деятельность будет связана с электротранспортом, может учебный стенд и программное обеспечение DVT Customer.
ЦЕЛЬ. Целью данного исследования является анализ функций программного обеспечения, работающего со стендом электромобиля, и сравнение их с возможностями предоставляемыми другими комбинациями учебных стендов и программ.
МЕТОДЫ. Авторами статьи проведен анализ возможностей программного обеспечения, представлен принцип работы и продемонстрированы возможные результаты, получаемые при эксплуатации DVT Customer.
РЕЗУЛЬТАТЫ. Аналитические результаты, полученные в результате исследования, являются одним из аспектов, который будет учитываться при разработке планов использования программного обеспечения DVT Customer в совокупности со стендом электромобиля. Данный симбиоз ПО и стенда существенно расширяет возможности обучения специалистов, в области электромобилей, и проведения научно-практических исследований.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Высокие профессиональные навыки сотрудников и наличие достаточного количества научных работ в сфере электромобилей непосредственно влияют на качество перехода человечества к электрическим транспортным средствам. В связи с этим, можно сказать, что использование данного ПО в совокупности с испытательным стендом необходимо интегрировать в учебный процесс, а также предоставить доступ к нему для научных сотрудников учебных заведений.
В настоящее время блокчейн-технологии получают все большее распространение в различных сферах экономики, в том числе и в логистике хлебопекарной промышленности. Данная статья посвящена исследованию перспектив применения и ограничений блокчейн-технологий в этой области. Для проведения исследования были использованы методы системного анализа, сравнительного анализа, экспертных оценок, а также анализ научных публикаций и отчетов отраслевых организаций. В качестве материалов для анализа выступили данные о внедрении блокчейн-решений в логистике хлебопекарной промышленности ведущих компаний, а также статистические данные по рынку блокчейн-технологий в целом. Период исследования охватывает 2018-2023 годы. Проведенный анализ показал, что применение блокчейн-технологий в логистике хлебопекарной промышленности позволяет существенно повысить прозрачность и эффективность цепочек поставок. Так, внедрение блокчейн-решений для отслеживания происхождения и качества зерна и муки способно сократить время мониторинга с 7 дней до нескольких часов. В то же время существуют определенные ограничения, связанные с необходимостью обеспечения интероперабельности различных блокчейн-платформ, стандартизации данных, а также с высокими начальными затратами на внедрение. По оценкам экспертов, объем рынка блокчейн-решений в логистике хлебопекарной промышленности к 2025 году может достичь 500 млн долларов, однако для полномасштабного внедрения этих технологий потребуется преодолеть существующие ограничения и барьеры.
АКТУАЛЬНОСТЬ. Необходимость разработки новых конструктивных решений, предназначенных для покрытия зданий гражданского и промышленного назначения, обеспечивающих свободную планировку перекрываемого объема за счет применения редкой сетки колонн и обладающих меньшей габаритной высотой, по сравнению с аналогичными конструкциями.
ЦЕЛЬ. Исследование предложенных новых конструктивных решений, включающее оценку деформативности при действии как равномерных, так и неравномерных внешних нагрузок.
МЕТОДЫ. Численный анализ конструкции покрытия выполнен в специализированном лицензионном программном комплексе Easy.2020. Учтены как равномерные внешние нагрузки, так и нагрузки, действующие на половине площади покрытия и загружение отдельных секций покрытия. Исследование влияния горизонтальных связей на работу конструкции выполнено посредством вариации их продольных жесткостей, а также, путем задания провисания элементов связей. Обработка результатов численного анализа выполнена при помощи программного комплекса MathCad, позволившего визуализировать относительные перемещения узлов, а также, углы наклона стоек и ребер к вертикали.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Подтверждено, что исследуемая конструкция сохраняет работоспособное состояние и равновесное положение в пространстве от действия внешних равномерных и неравномерных нагрузок. Определены наиболее неблагоприятные воздействия на исследуемую конструкцию. Установлено влияние продольной жесткости и провисания гибких вантовых связей на работу конструкции.
КТУАЛЬНОСТЬ. На котловане с большой степенью заглубления отвалы расположены по бортам, откуда пыль заносится господствующими ветрами непосредственно в котлован. Это в значительной степени увеличивает запыленность атмосферы котлованов. Постоянное увеличение глубины котлованов основано на укрупнении масштабов строительных и горных работ. Эта практика приводит к дополнительной запыленности и загазованности атмосферы, соответственно возникает проблема создания нормальных параметров воздушной среды.
ЦЕЛЬ. Создание на специально разработанной лабораторной установке моделей течения воздушной среды котлованов с большой степенью заглубления для выявления основных недостатков в организации воздухообмена и предложить решения по улучшению состояния воздушной среды котлованов с большой степенью заглубления.
МЕТОДЫ. Работа основана на обработке эмпирических результатов, полученных в ходе работы на лабораторной установке по моделированию движения воздушных масс в котлованах с большой степенью заглубления
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Внедрение предлагаемых решений позволит привести атмосферу котлованов с большой степенью заглубления к нормируемым значениям и уменьшить загрязнение окружающей среды при строительстве объектов.
Блокчейн-технологии, являясь инновационным и многообещающим решением, способны революционизировать управление цепочками поставок и контролем качества в хлебопекарной промышленности России. В данном исследовании проанализированы потенциальные преимущества и возможности применения блокчейна для оптимизации процессов прослеживаемости ингредиентов, мониторинга условий транспортировки и хранения хлебобулочных изделий, а также верификации их качества и безопасности. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих пилотных проектов внедрения блокчейна в пищевой промышленности, а также изучение теоретических аспектов данной технологии и ее адаптации к специфике российского хлебопечения. Результаты исследования демонстрируют, что использование блокчейна способно обеспечить повышение прозрачности, надежности и эффективности управления цепочками поставок и контроля качества хлебобулочных изделий. Внедрение децентрализованной системы прослеживаемости на базе блокчейна позволяет отслеживать происхождение и движение сырья и ингредиентов на всех этапах производства, гарантируя их качество и безопасность для потребителя. Применение смарт-контрактов и IoT-датчиков дает возможность в режиме реального времени контролировать условия транспортировки и хранения готовой продукции, минимизируя риски порчи и потерь. Кроме того, интеграция блокчейна с системами контроля качества и лабораторными информационными системами обеспечивает неизменность и достоверность результатов испытаний продукции, исключая возможность их фальсификации. Предложенные в исследовании решения на основе блокчейна могут стать фундаментом для формирования эффективной, прозрачной и безопасной системы управления цепочками поставок и контроля качества в хлебопекарной отрасли России, способствуя повышению доверия потребителей и конкурентоспособности продукции на рынке.
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.