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.
В статье представлен анализ современных тенденций автоматизации процессов производства хлебобулочных изделий. Рассмотрены ключевые направления развития автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в хлебопекарной промышленности, включая внедрение робототехнических комплексов, интеллектуальных сенсорных систем и технологий машинного зрения. На основе обзора актуальных исследований выделены основные преимущества автоматизации, связанные с повышением эффективности производства, обеспечением стабильности качества продукции и оптимизацией затрат. Проанализированы факторы, ограничивающие темпы автоматизации хлебопекарных предприятий, в том числе высокая стоимость оборудования и недостаток квалифицированных кадров. Предложена перспективная концепция «Хлебозавод 4.0», основанная на комплексной цифровизации производственных процессов и внедрении киберфизических систем. Подчеркнута необходимость разработки научно обоснованных методов проектирования и эксплуатации автоматизированных хлебопекарных комплексов с учетом специфики технологических процессов и требований к качеству готовой продукции. Сделан вывод о значительном потенциале дальнейшей автоматизации хлебопекарной отрасли и целесообразности проведения междисциплинарных исследований на стыке пищевой инженерии, робототехники и информационных технологий.
В представленном исследовании подробно описан процесс разработки современной установки для проведения спектральных методов анализа на основе широко используемого фотометра КФК-3. В работе уделено особое внимание схемам подключения прибора к персональному компьютеру, а также разработанному программному обеспечению, которое позволяет существенно расширить функциональные возможности фотометра КФК-3. Благодаря внедрению этого программного обеспечения стало возможным не только частично автоматизировать процесс анализа получаемых спектров, но и обеспечить их удобную передачу в сторонние системы для более глубокого и разностороннего анализа данных. Кроме того, в работе детально описан процесс модификации самого фотометра, направленный на обеспечение возможности его полного управления через ПК. Это включает в себя как аппаратные изменения, так и разработку соответствующих протоколов передачи данных между компьютером и контроллером, который предлагается использовать в качестве управляемого блока для фотометра. Описаны принципы работы программного обеспечения, алгоритмы взаимодействия между компонентами системы, а также проведен анализ эффективности и надежности предложенного решения. Проведенные испытания показали значительное повышение точности и скорости проведения спектрального анализа по сравнению с исходной моделью фотометра. Разработанная система обладает высокой степенью гибкости и может быть легко адаптирована под различные требования и задачи лабораторных исследований. Предлагаемое решение имеет большой потенциал для использования в научных и промышленных целях, где требуется высокая точность и автоматизация процессов спектрального анализа. Таким образом, модернизация фотометра КФК-3 и разработка сопутствующего программного обеспечения открывают новые возможности для исследований в области спектроскопии и аналитической химии.
В статье представлена реконструкция повторяемости позднеголоценовых пожаров в бассейне р. Верхний Дон, выявленная на основе анализа микроскопических частиц древесного угля (линейный размер >100 мкм), накопленных в слоях торфа Подкосмовского болота с 4000 кал. (калиброванные) годы BP. Подкосмовское болото расположено на территории музея-заповедника «Куликовская битва» и имеет статус охраняемой территории. Сравнение полученных результатов с предыдущими количественными реконструкциями лесистости и изменений растительности на территории исследований по пыльцевым и археологическим данным показало низкую пожарную активность в бассейне Верхнего Дона между 4000 и 1500 кал. лет БП. Мозаика лесостепной растительности включала участки широколиственных сосновых лесов, приречных ольшаников и луговых степей на сухих склонах. Общая лесистость района Куликовской битвы колебалась от 20 до 40% и составляла около 2700 кал. лет назад она достигала 40–45% из-за похолодания климата и увеличения влажности. Начиная с 1500 кал. лет назад скорость угленакопления в торфяных толщах Подкосмовского болота постепенно увеличивалась. Наибольшая повторяемость пожаров и наиболее интенсивное накопление древесного угля в торфе отмечены в период от 900 до 300 кал. лет BP, что привело к вырубке лесов в этом районе. Четкая связь между частотой пожаров и изменениями климата в течение последнего тысячелетия не установлена, однако фазы интенсивного угленакопления в торфе совпадали с этапами заселения региона человеком, о чем свидетельствуют изменения растительности и археологические находки.
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. Предложить методологический подход к обеспечению функциональной надежности производства на основе использования SMART-документов в условиях импортонезависимости технологических процессов цифрового формата. Методы. Развитие прикладных возможностей использования теории надежности и методов построения информационных систем определило построение методологических положений алгоритмизации применения SMART-стандартов как средств минимизации функциональных сбоев и отказов в производственных процессах. В качестве инструментов машиноинтерпретируемого представления стандартов рассмотрены цифровые модели технологических линий. Предлагаемая форма нормативных документов ориентирована на переход от машиночитаемых данных к машинопонимаемому контенту. Результаты. Использование предлагаемых методов систематизации контента в стандартизации производственных процессов показывает, что одним из ключевых методологических положений в обеспечении однозначности интерпретации нормативных требований является каталогизация технологических данных на основе стандартизации характеристик процессов обмена информацией в цифровой форме. В специализированных проектах часто используется не полный нормативный документ, а его отдельные положения. В этом случае для машинопонимаемости разрабатываемого контента предлагается использовать специальные идентификаторы, например, «абзац», «графический объект», «ячейка таблицы». Введение таких средств идентификации позволит формировать класс SMART-стандартов, собирающих в единый документ положения по обеспечению штатных результатов при разнородных средствах реализации технологического процесса. Публикации, созданные с помощью интеллектуальной обработки содержания SMART-документов, рассматриваются как контейнеры структурированных и неструктурированных данных, учитывающие условия реализации конкретного проекта. Существующая динамика спроса на современную продукцию часто определяет допустимость ее промышленного выпуска на различных предприятиях с параллельным применением уникальных технологий. Условия такой организации накладывает свои ограничения на сопоставимость разнородных требований к производственным процессам, поэтому представление результатов организационных, конструктивных и технологических решений предлагается унифицировать, используя термин «актив производственной системы». Введение в цифровом формате относительных оценок результатов является эффективным механизмом обеспечения согласованности управления. В этой связи повышается важность единства нормативного обеспечения как базы таких оценок. В качестве одного из решений проблемы минимизации сбоев и отказов в технологических линиях предложено создание ситуационного центра с системой поддержки принятия решений на основе данных комплекса нормативных документов с унифицированными требованиями к активам производственной системы. Опыт формирования нормативного обеспечения индустрии 4.0 дан в обзоре серий стандартов ISА на цифровые производства. Показано, что благодаря введению SMART-стандартов повышается устойчивость взаимодействия между информационными системами, повышается функциональная надежность работы технологических линий. Введение в средства машинопонимаемости контента положений, регламентирующих использование алгоритмов разработки, редактирования и экспертизы проектов нормативных документов, является важным фактором обеспечения функциональной надежности выпуска продукции. Заключение. Изложенный подход ориентирован на методологию разработки стандартов, учитывающих требования из различных предметных областей. В условиях формирования импортонезависимости производства рассмотрены возможности минимизации сбоев и отказов в технологических процессах цифрового формата вследствие использования нормативной базы, неэквивалентной положениям международных документов, и учитывающей специфику отечественных производственных систем.
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.