CC BY
135На экспериментальной установке к измерителю деформаций прикладывалось радиальное усилие зажима 4Q до 700 т и осевое растягивающее до 120 т.
Предложенная технология изготовления измерителя деформаций обеспечивает надежную работу 98 % датчиков и проведение эксперимента при минимальной затрате времени на снятие большого количества замеров. Выводы
1. Наибольшей удерживающей способностью обладают плашки с косой перекрещивающейся насечкой.
2. Увеличение угла охвата зажимных губок уменьшает напряжения и деформации детали. Применение угла уклона клина 12о, то есть большего угла трения, уменьшило пиковые
деформации трубы на 70 % при уменьшении нагрузки на 21 %, так как при этом происходит самоустановка детали зажимного механизма в течение всего периода зажима.
3. Увеличение площади поперечного сечения зажимной губки приводит к улучшению распределения нагрузки по зубьям насечки.
4. Уточнен характер распределения зажимного усилия при зажиме тонкостенного цилиндра в клиновом захвате. В первом приближении нагрузка считается равномерно распределенной.
Литература
1. Асланов З. Ю., Эфендиев Э. МВлияние действующих усилий на качество цилиндрических деталей. Бюллетень науки и практики. № 3, 2016.
2. Евтихеев Н. Н., Купершмидт Я. А. и др. Измерение электрических и неэлектрических величин. М.: Энергоатомиздат, 1990.
3. Лопатухин И. М., Эфендиев Э. М.Применение тензометрирования при экспериментальном исследовании тонкостенных цилиндров. «Нефтепромысловые трубы» - Труды Вниитнефти, вып. 4, Куйбышев, 1974.
Прогнозирование исходов спортивных событий с помощью применения стандартных стратегий на примере хоккейных матчей Кондратенко И. Р.1, Левиков И. В.2, Мельников В. А.3
'Кондратенко Игорь Ринатович /Kondratenko Igor Rinatovich — магистрант, направление: фундаментальная информатика и информационные технологии; 2Левиков Иван Владимирович /Levikov Ivan Vladimirovich — магистрант,
направление: бизнес-информатика, кафедра информационных технологий и экономической информатики; 3Мельников Виталий Андреевич /Melnikov Vitalij Andreevich - кандидат экономических наук, доцент, кафедра информационных технологий и экономической информатики, Институт информационных технологий, Челябинский государственный университет, г. Челябинск
Аннотация: предсказание исхода спортивных событий очень популярно среди фанатов по всему миру. В настоящий момент есть несколько продуктов, в чьи задачи входит решение этой проблемы. В данной научной статье рассказывается об одной из таких систем, использующей статистические методы для предсказания результатов хоккейных матчей в НХЛ (национальная хоккейная лига). Система была апробирована на 639 играх регулярного сезона 2015/2016. Верхняя граница предсказания была 65,69 % правильно предсказанных матчей.
Abstract: predicting sport outcomes is very popular among fans around the world. Nowadays, there are some system, that try to solve this problem. This article presents one such system, which uses statistics methods in order to predict the result of hockey games in NHL (National Hockey League). The system was approved on 639 games from regular part of 20'5/20'6 season. Upper-bound of prediction was 65,69 % correctly predicted matches.
Ключевые слова: прогнозирование, хоккей, верхняя граница предсказания, выигрыш хозяев, больше
забитых, меньше пропущенных, лучшая разница, наибольшее количество очков.
Keywords: prediction, hockey, upper-bound, Home-team, Max GF, Min GA, Best GDiff Max Points.
В современном мире прогнозирование занимает одну из самых важных ниш. Множество людей пытаются угадать, что будет дальше, как их действия отразятся на грядущем. Для своих целей они используют множество инструментов, от оккультных до научно-обоснованных методов. Не обошли
стороной и спортивные события. Множество людей стараются угадать исход спортивных событий, количество которых ежедневно исчисляются тысячами. Естественно, их результат неизвестен. Хотя многие мечтают об обратном. Помимо букмекерских контор и их клиентов, это также важно для тренеров, самих спортсменов, а также спонсоров.
На сегодняшний день существует множество различных подходов при прогнозировании результатов. Каждый из них чем-то схож с другими и по-своему уникален. В качестве примера спортивных событий были выбраны хоккейные матчи в силу однозначности исхода (отсутствие ничейного результата), которые и станут объектом исследования. На настоящее время создано немалое количество моделей, которые предсказывают результат в диапазоне от 40 % до 70 %. Однако в [1] говорится, что upper-bound (верхняя граница вероятности) составляет около 62 %. В свою очередь, существует достаточное количество статей, опровергающих данную цифру [2]. При этом максимальная граница попадания достигается за счет построения метамодели анализа данных, составляющие которой также представляют собой сложные модели с большим количеством параметров. Такие модели обычно используют методы интеллектуального анализа данных, причем не только числовых, но и текстовых [3]. Помимо построения новых моделей, некоторые авторы применяют уже существующие модели ко многим видам спорта. Так, автор статьи [4] использует модель предсказания футбольных матчей относительно хоккейных матчей.
Каждый, кто пытается решить проблему верного предсказания событий, составляет подобные модели, но при этом забывают об оценке стандартных (типовых), наиболее очевидных стратегий. В данной статье проверяется гипотеза эффективности применения стандартных стратегий при прогнозировании исходов хоккейных матчей.
Прежде чем приступить к непосредственному прогнозированию, необходимо подготовить данные для их последующей обработки. В качестве статистики были взяты игры Национальной Хоккейной Лиги сезона 2015/2016 - первая половина из них в качестве обучающей выборки, вторая половина в качестве тестовой, параметрами, в которых были забитые и пропущенные шайбы. Эти данные представляют собой сводную таблицу по каждой из 30 команд, приведенную на дату проведения предсказываемого матча. Таким образом, обучающая выборка подвергалась изменениям с целью накопления более достоверных данных и повышению точности прогноза. В ходе проверки состоятельности гипотезы были рассмотрены 5 стратегий: «Выигрыш команды-хозяйки» (далее -«Home-team»), «Выигрыш команды с большим количеством заброшенных шайб» (далее - «Max GF»), «Выигрыш команды с наименьшим количеством пропущенных шайб» (далее - «Min GA»), «Выигрыш команды с лучшей разницей забитых и пропущенных шайб» (далее - «Best GDiff») и «Выигрыш команды с наибольшим количеством очков» («Max Points»). Результаты применения вышеописанных стратегий представлены в таблице 1.
Таблица 1. Результат применения стратегий
Стратегия % угаданных матчей
Home-team 51,7073
Max GF 53,9837
Min GA 56,2602
Best GDiff 55,9350
Max Points 55,2846
Как видно из таблицы, самой эффективной стратегией является выбор команды, которая меньше всего пропускает. Причем процент угаданных результатов говорит о целесообразности применения типовых стратегий при прогнозировании хоккейных матчей. Результаты исследования могут служить как окончательным инструментом для решения поставленной проблемы, так и базовым средством, способствующим построению модели с целью повышения данных показателей, вследствие чего можно сделать вывод, что граница «upper-bound», заявленная в [1], действительно может быть превышена.
Литература
1. Weissbock J. Forecasting Success in the National Hockey League using In-Game Statistics and Textual Data [Текст] / Joshua Weissbock, 2014.
2. Dubbs A. Statistics-free sports prediction [Текст] / Alexander Dubbs. // Stat.AP, 2015, arXiv: 1512.07208v1.
3. Weissbock J., Inkpen D. Combining textual pre-game reports and statistical data for predicting success in the National Hockey League [Текст] / Joshua Weissbock // 27th Canadian Conference on Artificial Intelligence, 2014.
4. MarekP., Sediva B., and Toupal T. Modeling and prediction of ice hockey match results [Текст] / Patrice Marek // J. Quantitative Analysis in Sports, 2014. № 10 (3). С. 357-365.
Геодезические купола. Общие сведения. Особенности применения и расчёта
Романович А. Н.
Романович Алеся Николаевна / Romanovich Alesya Nikolaevna - ведущий инженер, ООО «РАРОК», г. Владимир
Аннотация: в статье приведены отличительные особенности геометрических и физических характеристик геодезических куполов, изложены особенности их построения, а также преимущества и недостатки по сравнению с другими конструкциями покрытия. Рассмотрены актуальные вопросы и особенности расчёта куполов Фуллера.
Abstract: in the article are given the features of the geometric and physical properties of geodesic domes, outlined features of their construction, as well as the advantages and disadvantages in comparison with other designs covering. The actual questions and calculation features domes Fuller are considered.
Ключевые слова: геодезический купол, оболочка, сферическая конструкция, геодезическая разбивка. Keywords: geodesic dome, shell, spherical design, the geodesic broken.
До середины ХХ века во всём мире широкое распространение имели ребристо-кольцевые купола. В таких конструкциях, как известно, с увеличением пролёта перекрываемого пространства возрастает число типов составляющих элементов, что является очевидным недостатком. По этой причине, а также вследствие поиска инновационных архитектурных форм и решений, была предложена новая модель несущей пространственной конструкции покрытия - геодезический купол.
В отличие от привычных куполов, запроектированных путём меридиально-кольцевого членения осесимметричных поверхностей, построение сферической оболочки геодезического купола основано на векторном разбиении пространства, т. е. разбивка на элементы производится по геодезическим линиям - радиусам [1]. Преимуществом такого способа является значительное уменьшение количества типов элементов конструкции. Кроме того, геодезические сети визуально сохраняют свойство равногранности исходных многогранников, что улучшает эстетические характеристики куполов и вносит разнообразие в стилистику покрытий.
Геодезический купол, также известный как купол Фуллера, является сферической конструкцией. Как известно, прочность сферы обеспечена равномерным распределением нагрузок на все точки поверхности. По этой причине геодезические купола хорошо воспринимают несимметричные нагрузки, в особенности снеговые и ветровые, обладают высокой аэродинамикой, обладают повышенной жесткостью и устойчивостью. Стоит отметить, что чем больше диаметр сферы, тем больше его несущая способность, а прочность такого купола мало зависит от используемых строительных материалов.
К преимуществам купола Фуллера стоит также отнести сравнительную лёгкость конструкции. Это обеспечивается тем, что сфера имеет наибольший объём при наименьшей площади поверхности.
В настоящее время геодезические купола находят широкое применение в частном домостроении. Вызвано это не только описанными выше преимуществами, но и высокой энергоэффективностью таких зданий. Ведь при одинаковой с прямоугольным в плане зданием полезной площади, купол имеет меньший внутренний объём, что минимизирует затраты на отопление.
Так почему же, имея такие неоспоримые преимущества, проектирование и строительство геодезических куполов не получило широкое распространение в нашей стране? Дело в том, что геодезические купола представляют собой пространные фермы с большим общим числом элементов конструкции, что соответственно влечёт за собой трудоёмкие математические расчёты. По этой причине данный вид конструкций получил распространение только в странах с развитой базой специализированных программ, а также с высоким уровнем строительных технологий. Данное обстоятельство, несомненно, сдерживало применение в строительстве большепролетных оболочек с геодезической разбивкой [2].
В настоящее время ситуация изменилась - развитие САПР позволяет запроектировать и произвести расчёт всех элементов геодезических куполов. В нашей стране для их проектирования и расчёта используются такие эффективные программные комплексы, как: ArchiCAD, AutoCAD, 3D MAX, Компас, ALPLAN, Лира, Rhinoceros, sketchUp 7, Rotate, SolidWorks, САПФИР 3D и другие.
