CC BY
25Шаг 9. Оценивается количество измерений. На этом шаге решается вопрос о типе прибора (регистрирующий или нерегистрирующий).
Шаг 10. Решается вопрос о диапазоне спектра. Шаг 11. Оценивается воспроизводимость прибора. Шаг 12. Определяется точность прибора.
Резюмирующим шагом предложенного алгоритма является реконструкция соответствующего класса цветоизмерительной аппаратуры для конкретного производства и конкретных типов измеряемых образцов. Заключение
В заключение следует отметить, что формализация задач разработки опытного проектирования цветоизмерительных приборов даст возможность сократить время проектирования, разрабатывать приборы, удовлетворяющие техническим требованиям производства, унифицировать разработку приборов на модульном принципе. В зависимости от задач цветового контроля оптимальными могут быть признаны различные цветоизмерительные приборы. Поэтому для выбора самого лучшего и экономичного прибора с учетом конкретно поставленной задачи необходимо четко сформулировать свои требования к нему.
Литература
1. Кортнев В. В. Автоматический контроль цветоизмерительных приборов/ Москва, 2008.
2. Мороз И. И. Автоматизация производства цветоизмерительных приборов. Киев: Техника, 1999. с. 259.
3. Лощинская А. В. и др. Автоматическое регулирование процессов цветометрии. Л.: Стройиздат, 1989. с. 200.
4. [Электронный ресурс]: Материалы XV Международной научно-технической конференции. URL: http://new.elib.altstu.ru/disser/conferenc/2014/IKI.pdf.
Разработка эффективных методов, алгоритмов и программ устройств силовой электроники в информатике и вычислительной технике Аверина А. Е.1, Аверин А. И.2
'Аверина Алена Евгеньевна / Averina Alena Evgen'evna — преподаватель, факультет довузовской подготовки и СПО;
2Аверин Андрей Игоревич /Averin Andrei Igorevich — аспирант, кафедра электроники и электротехники, Институт электроники и светотехники, Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарева, г. Саранск
Аннотация: в данной работе рассматриваются принципы построения и моделирования работы устройств силовой электроники, а также специализированные программные пакеты для исследования электрических схем.
Ключевые слова: устройства силовой электроники, трансформаторно-тиристорные преобразователи, алгоритм, модель.
Компьютерное моделирование в настоящее время является основным инструментом исследования, которое позволяет просчитать различные режимы работы электротехнического устройства и предсказать его поведение в аварийных режимах работы. Оно сочетает в себе малые затраты на проведение научных исследований и высокую эффективность [2].
В настоящее время разработка надежных бесконтактных устройств для регулирования напряжения нагрузки, ограничения токов КЗ или улучшения качества напряжения в схемах питания мощных электроприемников и их последующее внедрение невозможны без изучения электромагнитных и коммутационных процессов в переходных режимах работы, когда происходит перевод устройства из одного режима работы в другой. Учет характера таких динамических процессов необходим для определения оптимального алгоритма работы устройства. Это, в свою очередь, обеспечит минимальную перегрузку элементов силовой цепи устройства, а также позволит осуществлять надежную коммутацию полупроводниковых вентилей (тиристоров).
Программно-аппаратное моделирование (ПАМ, англ. hardware-in-the-loop simulation) представляет собой метод, который используется в разработке и испытании сложных встроенных систем реального времени. ПАМ обеспечивает эффективную платформу, при помощи добавления сложной системы управления для тестирования платформы.
Сложная система управления присутствует на этапе тестирования и разработки, так как добавлено математическое представление всех связанных динамических систем. Это математическое представление называют «Программное моделирование». Встроенная система взаимодействует с этим программным моделированием и позволяет тестировать её.
Во многих случаях самым эффективным способом разработки встроенной системы является подключение её к реальной модели. В остальных случаях ПАМ будет более эффективным. Метрика разработки и эффективность тестирования зависит от следующих факторов: стоимость, срок действия, безопасность, выполнимость.
Стоимость подхода должна регулироваться стоимостью всех инструментов и усилий. Продолжительность разработки и тестирования влияет на время выхода продукта. Коэффицент безопасности и продолжительность разработки напрямую влияют на стоимость продукта. Целесообразно использовать ПАМ, когда нам нужно повысить качество тестирования, уменьшить влияние человеческого фактора, если мы имеем плотный график разработки или предполагается высокая стоимость на реальные испытания.
Трансформаторно-тиристорные преобразователи - это, как правило, мощные устройства силовой электроники, работающие на высоких напряжениях [5]. Проектирование и создание таких устройств требует огромных капитальных затрат. При этом выход устройства из строя во время испытаний недопустим. Таким образом, преимущества имитационного компьютерного моделирования перед физическим становятся очевидными.
Для построения компьютерной модели устройства силовой электроники необходимо по предварительно составленным схемам замещения составить математическую модель на основании законов Кирхгофа [1]. По полученной математической модели с использованием специализированных программных пакетов строится компьютерная модель. Данные программные пакеты должны позволять проводить анализ электромагнитных процессов в схемах повышенной сложности, неоднократно изменяющих свою топологию в течение времени моделирования. Существуют также специализированные программные пакеты для исследования электрических схем, в них упрощена процедура создания математической модели, т. е. существует набор готовых моделей блоков электротехнических устройств, из которых составляется нужная схема [4].
Силовая электроника является значительным резервом повышения энергоэффективности систем электроснабжения, поскольку основой большинства методов оптимизации энергопотребления является управление преобразованием электроэнергии сети в энергию управления объектом. Но разработка новых устройств и методов управления ими - это очень трудоемкий и ресурсоемкий процесс. Именно поэтому компьютерное моделирование в настоящее время является основным инструментом исследования, которое позволяет проектировать и автоматически тестировать системы силовой электроники. Позволяет снизить время разработки, увеличить эффективность, улучшить надежность и безопасность этих систем.
В самом деле, силовая электроника является высокоэффективной технологией для гибридных электрических транспортных средств, электрических транспортных средств, ветровых турбин с переменной скоростью, солнечных батарей, промышленной автоматизации, электрических поездов и т. д. [3].
Силовая электроника - это отрасль промышленности, которая будет актуальной на протяжении ближайших десятилетий, а, соответственно, будет постоянно совершенствоваться. Следовательно, и компьютерное моделирование, программы для моделирования, алгоритмы и методы также будут наращивать темп развития. Именно поэтому тема моей диссертации связана с разработкой таких устройств, методов и алгоритмов.
Литература
1. Афонин В. В. Анализ управляемости нелинейных аффинных систем управления в системе Matlab. Вестник Мордовского университета, 2012. № 2. С. 177-181.
2. Zakharzhevskii O. A., Afonin V. V. Simulation of acceleration asinchronous machine Научные труды SWorld, 2013. Т. 7, № 4. С. 9-13.
3. Захаржевский О. А., Афонин В. В. Способ векторного управления скоростью вращения трехфазной машины. Патент на изобретение RUS 2557071 25.02.2013. Моделирование искажений электроэнергетических сигналов в среде simulink.
4. Тиркин А. Г., Аббакумов А. А., Панкратов М. В. В сборнике: Мащлали Тринадцято! мiжнародноi науково-техтчно! конференци «Вимрювальна та обчислювальна технжа в технолопчних процесах» (В0ТТП_13_2014) Одеська национальна академы зв'язку iм. О. С. Попова, 2014. С. 100-102.
5. Бурдасов Б. К., Нестеров С. А., Федотов Ю. Б. Преобразователи частоты для высоковольтных электроприводов переменного тока АРМОМ. Серия: Естественные и технические науки, 2015. № 4. С. 9.
6. Аверин А. И., Байтелова А. Е. Создание информационной системы учебного структурного подразделения // Наука, техника и образование, 2015. № 5 (11). С. 83-84.
7. Аверин А. И., Байтелова А. Е. Методы защиты информационной системы // Проблемы современной науки и образования, 2015. № 7 (37). С. 73-75.
8. Аверина А. Е Проектирование информационных систем // Проблемы современной науки и образования, 2015. № 12 (42). С. 83-85.
Обзор рекомендательных систем и возможностей учета контекста при формировании индивидуальных рекомендаций Меньшикова Н. В.1, Портнов И. В.2, Николаев И. Е.3
'Меньшикова Надежда Васильевна /Menshikova Nadezhda Vasil'evna — магистр; 2Портнов Иван Владимирович /Portnov Ivan Vladimirovich — магистр; 3Николаев Иван Евгеньевич /NikolaevIvan Evgen'evich — преподаватель, кафедра информационных технологий и экономической информатики, Институт информационных технологий, Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Челябинский государственный университет, г. Челябинск
Аннотация: в статье рассматриваются существующие системы формирования индивидуальных рекомендаций, анализируются их недостатки и определяются области применения. Выделены потенциальные преимущества от расширения пространства анализируемых факторов за счет учета пользовательского контекста. Рассматриваются различные виды контекста, которые могут быть применены в рекомендательных системах, и примеры их использования.
Ключевые слова: рекомендательные системы, коллаборативная фильтрация, холодный старт, контекст, персонализация.
Проблема построения рекомендательных систем на данный момент актуальна для многих областей и является частью таких задач, как предложение товаров в интернет-магазинах, ранжирование результатов выдачи в поисковых системах, поиск подходящего контента в музыкальных, видеосервисах и СМИ. В целом рекомендательные системы в Интернете применяются с целью персонализации контента - его автоматической подстройки под текущие нужды конкретного пользователя. Несмотря на то, что персональные рекомендации в онлайн-системах появились более 20 лет назад, удачных примеров их использования существует лишь пара десятков. Исследования в данной области активно ведутся и в наше время, что главным образом обуславливается и наличием нерешённых проблем в существующих методах. Одним из путей повышения точности рекомендательной системы является расширение перечня используемой при формировании рекомендаций информации, в частности использование контекста.
Рекомендательная система - это программный комплекс, который определяет интересы и предпочтения пользователя и формирует предложения контента в соответствии с ними. Такие системы изменили способы взаимодействия программных систем со своими пользователями. Вместо предоставления статической информации, система меняется, подстраивается под пользователя, увеличивая степень интерактивности для расширения предоставляемых пользователю возможностей [ 1].
Традиционная рекомендательная система имеет дело с двумя видами сущностей: пользователь и объект. Здесь пользователь - это получатель рекомендации и источник данных о предпочтениях, а объект - в зависимости от предметной области - товар, фильм, музыкальный трек, книга, новость, вебсайт, то есть то, что предлагается пользователю в качестве рекомендации [2]. В общем виде задачу рекомендательной системы можно сформулировать как «определение объекта, ранее неизвестного пользователю (или неиспользуемого им в течение какого-либо промежутка времени), но полезного или интересного ему в текущем контексте».
Существуют различные подходы к разработке рекомендательных систем, которые могут применяться в зависимости от:
- доступных данных о пользователях и рекомендуемых сущностях;
- видов явной и неявной обратной связи от пользователей;
- предметной области [3].
