CC BY
8
Александр Николаевич
Пудовкин Aleхandеr N. Pudovkin
кандидат технических наук, доцент кафедры
«Городское строительство и хозяйство», Оренбургский государственный университет, филиал, Кумертау, Россия
Рауф Музагитович Халиков Rauf M. Khalikov
кандидат химических наук, доцент кафедры
«Автомобильные дороги и технология строительного производства»,
Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия
Булат Галиевич
Булатов Bulat G. Bulatov
старший преподаватель кафедры природообустройства, строительства и гидравлики, Башкирский государственный аграрный университет, Уфа, Россия
Виктория Владимировна Соколова Victoriya V. Sokolova
кандидат филологических наук доцент кафедры иностранных языков, Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия
Игорь Вадимович Недосеко Igor V. Nedoseko
доктор технических наук профессор кафедры «Строительные конструкции», Уфимский государственный нефтяной технический университет, Уфа, Россия
УДК 625.85
DOI: 10.17122/1999-5458-2021-17-3-4-103-113
ЦИФРОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ В СИСТЕМЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ АСФАЛЬТОБЕТОННОЙ СМЕСИ
Актуальность
Развитие региона отражается на его социально-экономической политике и зависит от прогнозируемых данных роста ВВП, влияющего на увеличение грузовых перевозок автомобильным транспортом. В Республике Башкортостан к 2030 г. объем таких пере-103
Электротехнические и информационные комплексы и системы. № 3-4, т. 17, 2021
возок может вырасти на 30-40 %, при этом произойдет увеличение количества грузового транспорта в 2 раза. Количество личного автотранспорта населения региона достигнет уровня 300-350 автомобилей на 1000 жителей. Все эти данные обязательно приведут к увеличению интенсивности и плотности трафика на транспортные артерии как регионального, так и межмуниципального значения на 30-40 %. Уже сегодня около 80 % протяженности транспортных артерий регионального муниципального значения нуждаются в увеличении прочностных показателей из-за ускоренного изнашивания дорожного полотна и снижения срока службы между плановыми ремонтами.
В ходе реализации национального проекта РФ «Безопасные качественные дороги» пропускная способность автомобильных дорог в республике недостаточна, а качество автомобильных дорог требует увеличения прочностных характеристик, поэтому становятся востребованными разработки новых подходов функционирования информационных систем, что дает возможность моделировать взаимодействия подсистем системы автоматизированного управления (САУ): САУ подачи минеральных материалов и САУ бункерами песка и щебня позволит оценить сложность организации взаимодействия подсистем САУ.
Вышесказанное ставит задачу повышения качества асфальтобетонной смеси на выходе асфальтобетонного завода (АБЗ), что обеспечивается автоматизацией предприятия, поэтому задача разработки распределенной иерархической системы управления информационными комплексами АБЗ является актуальной.
Цель исследования
Создание методологической основы для разработки структур современных систем управления производством асфальтобетонной смеси.
Методы исследования
За основу исследования принят комплекс методов теории вероятности и математической статистики, оптимальных систем и математического моделирования, а также теория автоматического управления. Моделирование технологического процесса и системного анализа проведено с применением пакета MatLab.
Результаты
Представлено решение задач цифрового управления производством асфальтобетона в виде обобщенного подхода. Все данные по сырью и технологическому процессу собираются в единой базе, что позволяет их обрабатывать на новом уровне. Результат проведенных исследований позволяет применять предложенную концепцию и методологию к дальнейшим исследованиям, что приведет к выработке оптимальной структуры САУ на производствах строительной отрасли. Внедрение новых результатов исследований улучшит оценку эффективности решений при техническом перевооружении асфальтобетонных заводов САУ АБЗ. Появляется реальная возможность сравнить поступающее сырье на предприятие с требованиями для производства асфальтобетонной смеси, которое было уложено в дорожное полотно. Представлены задачи контроля технологических параметров и процесса управления производства асфальтобетонной смеси.
Ключевые слова: асфальтобетонная смесь, битум, логико-программное управление, автоматизация, система цифрового управления
DIGITAL REGULATION OF PARAMETERS IN THE AUTOMATED CONTROL SYSTEM OF ASPHALT CONCRETE MIXTURE
Relevance
The development of the region is reflected in its socio-economic policy and depends on the projected gross domestic product growth data, which affects the increase in freight traffic by road. In the Republic of Bashkortostan, by 2030, the volume of such traffic may grow by 30-40 %, while the number of freight transport will double. The number of personal
vehicles of the population of the region will reach the level of 300-350 vehicles per 1000 inhabitants. All these data will certainly lead to an increase in the intensity and density of traffic on transport arteries, both regional and inter-municipal significance by 30-40 %. Already today, about 80 % of the length of transport arteries of regional municipal significance need to increase the strength indicators due to the accelerated wear of the roadway and a decrease in the service life between scheduled repairs.
In the course of the implementation of the national project of the Russian Federation «Safe High-Quality Roads», the capacity of highways in the republic is insufficient, and the quality of highways requires an increase in strength characteristics.
Therefore, the development of new approaches to the functioning of information systems is becoming in demand and makes it possible to simulate the interaction of subsystems of an automated control system (ACS): ACS for supplying mineral materials and ACS with sand and crushed stone bins will allow us to assess the complexity of organizing the interaction of ACS subsystems.
The foregoing sets the task of improving the quality of the asphalt concrete mixture at the output of the asphalt concrete plant, which is ensured by the automation of the enterprise. Therefore, the task of developing a distributed hierarchical control system for information systems of the asphalt concrete plant is urgent.
Aim of the research
Creation of a methodological basis for the development of structures for modern management systems for the production of asphalt concrete mix.
Research methods
The research is based on a set of methods of the theory of probability and mathematical statistics, optimal systems and mathematical modeling, as well as the theory of automatic control. Modeling of the technological process and system analysis was carried out using the MatLab package.
Results
The solution of problems of digital control of asphalt concrete production in the form of a generalized approach is presented. All data on raw materials and technological process are collected in a single database, which allows them to be processed at a new level. The result of the research carried out makes it possible to apply the proposed concept and methodology to further research, which will lead to the development of the optimal structure of the ACS in the construction industry. The introduction of new research results will improve the assessment of the effectiveness of solutions for the technical re-equipment of asphalt concrete plants ACS.
Keywords: asphalt concrete mix, bitumen, logic-program control, automation, digital control system
Введение
Качество готового продукта конкретного асфальтобетонного завода (АБЗ) зависит от большого числа факторов [1, 2]. Способы приемки исходного сырья: щебня, песка и минерального порошка, их складирование и внутризаводское перемещение должны исключать вероятное снижение их качества и загрязнение от воздействия окружающей среды. Методы разгрузки битума из вагонов и схема битумохранилища должны снизить или исключить возможность его обводне-
ния и загрязнения [3, 4]. Задачи технологического управления производства качественной асфальтобетонной смеси практически не реализованы ни в одной из представленных на рынке системе управления [5-7]. Плотность упорядоченных данных, собираемых с периодической частотой, а также и необходимые технологические параметры позволяют ставить задачу управления качеством готовой асфальтобетонной смеси только на выходе АБЗ.
-105
и системы. № 3-4, т. 17, 2021
Существующие на сегодняшний день системы автоматического управления производством асфальтобетонных заводов предназначены для управления предприятий только периодического действия. Перечислим основные функции таких систем:
— автоматическое управление и контроль технологических параметров;
— тензометрическое весовое дозирование сырьевых компонентов с высокой точностью;
— управление питателями предварительного дозирования;
— автоматическое поддержание температур технологического процесса;
— дистанционное измерение температуры готовой асфальтобетонной смеси;
— многоканальное измерение температур технологического процесса;
— анимационное, графическое и текстовое отображение информации;
— бесконтактные датчики положения исполнительных механизмов;
— библиотека рецептов асфальтобетонной смеси;
— автоматическая архивация всех технологических параметров;
— высокий модернизационный потенциал системы;
— гибкость в настройке и конфигурации параметров;
— сетевая версия программного обеспечения;
— передача информации с помощью SMS сообщений.
Современные системы управления асфальтосмесительными установками комплектуют микропроцессорными системами управления (МСУ), которые изготовлены с применением электронных компонентов ведущих мировых производителей, что является гарантом их высокого качества и надёжности [8, 9].
При применении МСУ роль оператора в управлении исключается, в результате получается автономный режим работы
технологической установки. МСУ непрерывно держит весь процесс производства асфальтобетонной смеси на контроле; довольно быстро переключается на выпуск смеси, взятой по рецепту из базы; ведет учет количества приготовленной смеси с возможностью дальнейшего просмотра, контроля и распечатки на принтере текущей информации о произведенной продукции и израсходованных сырьевых компонентов [10, 11].
Автоматизация системы управления АБЗ может производиться в различных вариантах, от самой простой, т.е. установки цифровых весовых дозаторов с наиболее простым и дешевым вариантом, до системы управления с применением современных компьютерных технологий. На отечественном и зарубежных рынках присутствуют и другие разработки САУ. Тем не менее, рассмотренные САУ являются типичными как по реализуемым задачам, так и по техническому оснащению САУ [12, 13].
Микропроцессоры, микроконтроллеры или управляющие компьютеры применяются для обработки полученной информации и формирования управляющих воздействий.
При рассмотрении системы автоматизированного управления асфальтобетонных заводов (САУ АБЗ) задачи цифрового управления реализуются для следующих параметров и объектов.
Регулирование и контроль температуры:
— сушильный барабан (температура сырьевых компонентов, температура окружающей среды);
— битум (подогрев битума в битумох-ранилище, подогрев битума в бункере, подогрев битума при дозировании и подачи);
— произведенная асфальтобетонная смесь.
Дозирование сырьевых компонентов:
— минеральные материалы;
— минеральный порошок;
— битум;
— добавки.
Представленные задачи цифрового управления нужно решать и в системах управления качеством продукции. Качество готовой асфальтобетонной продукции зависит от большого числа факторов. Причем часть этих необходимых факторов формируется вне технологического процесса (рисунок 1).
В процессе формирования управляющих воздействий на процесс производства асфальтобетонной смеси применяется информация о текущем реальном состоянии процесса. Данная информация получается в результате обработки полученных первичных преобразователей в измерительных системах и после ввода необходимых исходных данных техническим персоналом. Точность, достоверность и своевременность внесения исходных данных во многом определяют эффективность управления.
Существующие нормативные документы, контролирующие производство асфальтобетонной смеси, регламентируют контроль параметров не для решения задач управления технологическим процессом асфальтобетонного завода, а для аттестации готовой продукции [14-19].
Таким образом, необходимо оценить оперативное влияние основных параметров технологического процесса информационного обеспечения автоматизированного управления производством асфальтобетонной смеси на общую эффективность управления.
Характеристики основных компонентов, таких как, песок, щебень, минеральный порошок, битум и добавки, а также режимы технологического процесса влияют на качество готовой асфальтобетонной смеси. Также известно как отдельные свойства компонентов асфальтобетонной смеси связаны с показателями качества асфальтобетонной смеси.
-► Информационные связи
Условия
Рисунок 1. Общая схема технологического процесса производства асфальтобетонной смеси
Figure 1. General schemeof thetechnologicalprocess for the production
ofasphaltconcretemixture
Остаточная пористость может уменьшаться с увеличением расхода битума (рисунок 2).Рассматриваяконкретные условия эксплуатации и применяя соот-кртствующиенормякивнке доауренак, можно определить диапазон измерения остаточрой пористоетя [МО]. К доапезоне изменения расхода битума, который соот-веесткуеа ктгкоместированноър даапк-зону остаточной пористости, зависимо-стиафачностей [куитеыпематурао асфальтобетонной смеси 20 °С и 50 °С) имеют экстремальный характер.
Процесс увеличения содержания битума и прочности непосредственно взаимосвязан с процессом заполнения пор межзернового пространства мине-рарьногозаяюлаиоелядоегополного заполнения, повышения степени обволакивания им минерального сырья. С того момента, как объём битума будет превы-
шать объём пор межзернового пространства, может происходить раздвижка зерен мгреракьрых ромпяаеатоо, а, отсюда, и возрастание пластичности готовой аафаоьтобетомной сие сиоаменсшониа гидродинамического сопротивления дви-решто ^какаледсявиеотогр, сшшиуие прочности готового продукта [20-23].
Снижениопаочыксти такееыоеет происходить и при введении песка в тсфатьтово е вялущее (рисооуУ] в сояаи с увеличением степени неоднородности асфальтобетонной смеси и появления объемного битума [21].
Оказываемое воздействие качества исходных компонентов асфальтобетонной смеси и отдельных параметров про-говодстканоЯудфщае свейсавм готевоУ продукции асфальтобетонного завода представлены в таблице 1.
(О
о ю
(О
о
сч
5 4 3 2
0
W
ч
X
Л 4.
-A-- IS
—i
5 5,5 6 6,5 7
4,2 3,3 2,6 2 1,4
2,51 3,03 3,92 3 1,12
1,2 1,4 1,42 1,2 0,82
Содержание битума,%
Рисунок 2. Зависимость остаточной пористости и прочности от расхода битума Figure2. Dependence ofresidual porosityandstrengthon bitumen consumption
1
6 5 4
те
I 3 tc
2 1 0
12 16 20 24 28 32
Отношение содержания битума к минеральному
порошку,%
битум: 1 — БНД 40-60; 2 — БНД 90-130; 3 — БНД 130-200; 4 — БНД 200-300 содержание песка: I — 0 %; II — 10 %; III — 50 %; IV — 65 %
bitumen:1 — BND 40-60; 2 — BND90-130; 3— BND 130-200; 4 — BND 200-300 sand content: I — 0 %; II — 10 %; III — 50 %; IV — 65 %
Рисунок 3. Зависимость прочности асфальтовогораствораотсоотношениярасходов битума и минерального порошка для битума различных марок и различного
содержания песка
Figure 3. Dependence of the strength of asphalt mortar on the ratio of the consumption of bitumen and mineral powder for bitumen of various grades and various sand content
Таблица 1. Влияние показателей качества исходных компонентов асфальтобетонной смеси на свойства асфальтобетона
Table 1. Influence of quality indicators of initial components of asphalt concrete mixture on the properties of asphalt concrete
№ Входные данные Выходные данные
1 Отношение ^ МП Пористость смеси, %
2 Отношение — П Прочность при сдвиге, МПа
3 Доля битума Прочность при сжатии R2o, МПа
4 Вязкость битума (глубина проникновения иглы при 0 оС), мм Прочность при сжатии R50, МПа
5 г Отношение МП Прочность при сжатии Я^, МПа
Контролируемые параметры технологического процесса оказывают значительное влияние на качество работы САУ АБЗ.
Параметры основного контроля:
— точность проводимого контроля;
— продолжительность проводимого контроля;
— частота проводимого контроля.
В ходе технологического процесса также с результатами измерений нужно определять показатели, измеряемые специальным оборудованием:
— фактические нормы сырьевых компонентов асфальтобетонной смеси для каждого нового замеса;
— температурные показатели битума готовой асфальтобетонной смеси.
Источником данных сырьевых компонентов, технологических параметров также является лаборатория асфальтобетонного предприятия.
В лаборатории предприятия собрана следующая информация
— минимальное качество сырьевых компонентов асфальтобетонной смеси. Данная информация появляется в результате измерения контролируемых параметров, а также из сопроводительных документов поставщиков сырьевых компонентов асфальтобетонной смеси;
Список источников
1. Аминов Ш.Х., Суворов Д.Н., Пудовкин А.Н. История развития структур систем автоматизированного управления (САУ) асфальтобетонными заводами // История науки и техники. 2011. № 12 (выпуск 3). С. 106-111.
2. Zhao Y., Wang X., Jiang J., Zhou L. Characterization of Interconnectivity, Size Distribution and Uniformity of Air Voids in Porous Asphalt Concrete Using X-ray CT Scanning Images // Construction and Building Materials. 2019. Vol. 213. Р. 182-193.
3. Gu F., Ma W., West R.C., Taylor A.J., Zhang Y. Structural Performance and Sustainability Assessment of Cold Central-
— рецепты асфальтобетонной смеси;
— результаты измерений параметров готовой асфальтобетонной смеси на выходе АБЗ;
— результатах измерений параметров готового асфальтобетонного покрытия автомобильной дороги.
Выводы
Самые важные задачи качества технологического процесса производства асфальтобетонной смеси на сегодняшний день практически не реализованы ни в одной САУ, представленной на рынке. База данных, собранная с необходимой частотой с определенным количеством параметров, позволяет ставить задачу управления получения качественной асфальтобетонной смеси на выходе АБЗ.
Сбор данных в одном информационном комплексе АБЗ позволяет обрабатывать все параметры на совершенно новом уровне. Например, появляется возможность сравнивать данные о рецепте асфальтобетонной смеси в замесе (стадии дозирования), который был уложен в дорожное полотно, а затем через определенное время подвергнут испытаниям. Такое сравнение данных открывает дорогу к получению совершенно новых данных, которые позволят построить эффективные модели связи.
Plant and In-Place Recycled Asphalt Pavements: A Case Study // Journal of Cleaner Production. 2019. Vol. 208. Р. 1513-1523.
4. Yildirim Z.B., Karacasu M. Modelling of Waste Rubber and Glass Fibber with Response Surface Method in Hot Mix Asphalt // Construction and Building Materials. 2019. Vol. 227. Р. 117070.
5. Нуйкин Д.А., Кулакова Е.С. Эффективность работы моделей надежности отказоустойчивой автоматизированной системы управления // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2021. Т. 17. № 1. С. 113-119. DOI 10.17122/1999-5458-2021-17-1-113119.
6. Yuan J., Zhong L., Vakili M., Según G.A. New Modeling Method to Simulate Asphaltenes at Oil Sands Process in Water Management // Journal of Molecular Graphics and Modelling. 2019. Vol. 91. Р. 1-9.
7. Sivilevicius H., Vislavicius K. Simulation of Composition of Recycled Hot-Mix Asphalt Mixture Produced in Asphalt Mixing Plant // Construction and Building Materials. 2019. Vol. 214. Р. 17-27.
8. Montoya M.A., Haddock J.E. Estimating Asphalt Mixture Volumetric Properties Using Seemingly Unrelated Regression Equations Approaches // Construction and Building Materials. 2019. Vol. 225. Р. 829-837.
9. Badretdinov I., Mudarisov S., Luk-manov R., Permyakov V., Ibragimov R., Nasyrov R. Mathematical Modeling and Research of the Work of the Grain Combine Harvester Cleaning System // Computers and Electronics in Agriculture. 2019. Vol. 165. Р. 104966.
10. Кубрин С.С., Решетняк С.Н. Имитационное моделирование режимов технологического оборудования комплексно-механизированного забоя высокопроизводительной угольной шахты в программе MatLab // Электротехнические и информационные комплексы и системы. 2021. Т. 17. № 1. С. 120-130. DOI: 10.17122/1999-5458-2021-17-1-120-128.
11. Movilla-Quesada D., Raposei-ras A.C., Silva-Klein L.T., Lastra-González P., Castro-Fresno D. Use of Plastic Scrap in Asphalt Mixtures Added by Dry Method as a Partial Substitute for Bitumen // Waste Management. 2019. Vol. 87. Р. 751-760.
12. Ming H.U.A.N.G. Investigation on Production Process of Epoxy Emulsified Asphalt // Procedia Manufacturing. 2019. Vol. 30. Р. 380-387.
13. Yu H., Leng Z., Dong Z., Tan Z., Guo F., Yan J. Workability and Mechanical Property Characterization of Asphalt Rubber Mixtures Modified with Various Warm Mix Asphalt Additives // Construction and Building Materials. 2018. Vol. 175. Р. 392-401.
14. ГОСТ 11955-82. Битумы нефтяные дорожные жидкие. Технические условия. М., 2009. 7 с.
15. ГОСТ Р 52129-2003. Порошок минеральный для асфальтобетонных и
органоминеральных смесей. Технические условия. М., 2003. 24 с.
16. ГОСТ 12801-98. Материалы на основе органических вяжущих для дорожного и аэродромного строительства. Методы испытаний. М., 1999. 67 с.
17. ГОСТ 22245-90. Битумы нефтяные дорожные вязкие. Технические условия. М., 1990. 9 с.
18. ГОСТ 31015-2002 Смеси асфальтобетонные и асфальтобетон щебеночно-мастичные. Технические условия. М., 2003. 14 с.
19. ГОСТ 8269.0-97. Щебень и гравий из плотных горных пород и отходов промышленного производства для строительных работ. Методы физико-механических испытаний. М., 1998. 109 с.
20. Воробьев В.А., Суворов Д.Н., Котлярский Э.В., Доценко А.И., Попов В.А. Компьютерное моделирование в автоматизации производства асфальтобетонной смеси. Кн. 2. Практические разработки. М.: Изд-во Российской инженерной академии, 2009. 608 с.
21. Воробьев В.А., Суворов Д.Н., Попов В.А. Компьютерное моделирование в автоматизации производства асфальтобетонной смеси. Кн. 1. Теоретические основы. М.: Изд-во Российской инженерной академии, 2009. 297 с.
22. Ostroukh A.V., Nuruev Y.E., Nedoseko I.V., Pudovkin A.N. Development of the Automated Control System for Concrete Plant with Two Units Concrete Mixing // International Journal of Applied Engineering Research. 2015. Vol. 10. No. 17. Р. 37792-37798.
23. Khafizov A.R., Bulatov B.G., Pudovkin A.N., Galimov V.M., Nedoseko I.V., Sultanov M.T. Analysis and Modeling of Coating Plant Topology and Automatic Control System // International Review of Automatic Control. 2020. Volx13. No. 2. Р. 49-57.
References
1. Aminov Sh.Kh., Suvorov D.N., Pudovkin A.N. Istoriya razvitiya struktur sistem avtomatizirovannogo upravleniya (SAU) asfal'tobetonnymi zavodami [The History of the Development of Structures of
-111
Data processíng facíutíes and systems
Automated Control Systems (ACS) Asphalt Concrete Plants]. Istoriya nauki i tekhniki — History of Science and Technology, 2011, No. 12 (Issue 3), pp. 106-111 [in Russian].
2. Zhao Y., Wang X., Jiang J., Zhou L. Characterization of Interconnectivity, Size Distribution and Uniformity of Air Voids in Porous Asphalt Concrete Using X-ray CT Scanning Images. Construction and Building Materials, 2019, Vol. 213, pp. 182-193.
3. Gu F., Ma W., West R.C., Taylor A.J., Zhang Y. Structural Performance and Sustainability Assessment of Cold Central-Plant and In-Place Recycled Asphalt Pavements: A Case Study. Journal of Cleaner Production, 2019, Vol. 208, pp. 1513-1523.
4. Yildirim Z.B., Karacasu M. Modelling of Waste Rubber and Glass Fibber with Response Surface Method in Hot Mix Asphalt. Construction and Building Materials, 2019, Vol. 227, pp. 117070.
5. Nuikin D.A., Kulakova E.S. Effektivnost' raboty modelei nadezhnosti otkazoustoichivoi avtomatizirovannoi sistemy upravleniya [The Efficiency of the Reliability Models of Automated Control System]. Elektrotekhnicheskie i informa-tsionnye kompleksy i sistemy — Electrical and Data Processing Facilities and Systems, 2021, Vol. 17, No. 1, pp. 113-119. DOI 10.17122/1999-5458-2021-17-1-113-119. [in Russian].
6. Yuan J., Zhong L., Vakili M., Segun G.A. New Modeling Method to Simulate Asphaltenes at Oil Sands Process in Water Management. Journal of Molecular Graphics and Modelling, 2019, Vol. 91, pp. 1-9.
7. Sivilevicius H., Vislavicius K. Simulation of Composition of Recycled Hot-Mix Asphalt Mixture Produced in Asphalt Mixing Plant. Construction and Building Materials, 2019, Vol. 214, pp. 17-27.
8. Montoya M.A., Haddock J.E. Estimating Asphalt Mixture Volumetric Properties Using Seemingly Unrelated Regression Equations Approaches.
Construction and Building Materials, 2019, Vol. 225, pp. 829-837.
9. Badretdinov I., Mudarisov S., Luk-manov R., Permyakov V., Ibragimov R., Nasyrov R. Mathematical Modeling and Research of the Work of the Grain Combine Harvester Cleaning System. Computers and Electronics in Agriculture, 2019, Vol. 165, pp. 104966.
10. Kubrin S.S., Reshetnyak S.N. Imitatsionnoe modelirovanie rezhimov tekhnologicheskogo oborudovaniya kompleksno-mekhanizirovannogo zaboya vysokoproizvoditel'noi ugol'noi shakhty v programme MatLab [Simulation of Complex-Mechanized Downhole Technological Equipment of a High-Performance Coal Mine in the MatLab Program]. Elektrotekhnicheskie i informatsionnye kompleksy i sistemy — Electrical and Data Processing Facilities and Systems, 2021, Vol. 17, No. 1, pp. 120-130. DOI: 10.17122/ 1999-5458-2021-17-1-120-128. [in Russian].
11. Movilla-Quesada D., Raposei-ras A.C., Silva-Klein L.T., Lastra-González P., Castro-Fresno D. Use of Plastic Scrap in Asphalt Mixtures Added by Dry Method as a Partial Substitute for Bitumen. Waste Management, 2019, Vol. 87, pp. 751-760.
12. Ming H.U.A.N.G. Investigation on Production Process of Epoxy Emulsified Asphalt. Procedia Manufacturing, 2019, Vol. 30, pp. 380-387.
13. Yu H., Leng Z., Dong Z., Tan Z., Guo F., Yan J. Workability and Mechanical Property Characterization of Asphalt Rubber Mixtures Modified with Various Warm Mix Asphalt Additives. Construction and Building Materials, 2018, Vol. 175, pp. 392-401.
14. GOST 11955-82. Bitumy neftyanye dorozhnye zhidkie. Tekhnicheskie usloviya [State Standard 11955-82. Road Petroleum Liquid Bitumens. Specifications]. Moscow, 2009. 7 p. [in Russian].
15. GOST R 52129-2003. Poroshok mineral'nyi dlya asfal 'tobetonnykh i organo-
mineral'nykh smesei [State Standard R 52129-2003. Tekhnicheskie usloviya. Mineral Powders for Asphaltic Concrete and Organomineral Mixtures Specifications]. Moscow, 2003. 24 p. [in Russian].
16. GOST 12801-98. Materialy na osnove organicheskikh vyazhushchikh dlya dorozhnogo i aerodromnogo stroitel 'stva. Metody ispytanii [State Standard 12801-98. Materials on the Basis of Organic Binders for Road and Airfield Construction. Test Methods]. Moscow, 1999. 67 p. [in Russian].
17. GOST 22245-90. Bitumy neftyanye dorozhnye vyazkie. Tekhnicheskie usloviya [State Standard 22245-90. Viscous Petroleum Road Bitumens. Specifications]. Moscow, 1990. 9 p. [in Russian].
18. GOST 31015-2002. Smesi asfal'tobetonnye i asfal'tobeton shchebenochno-mastichnye. Tekhnicheskie usloviya [State Standard 31015-2002. Bituminous Stone Mastic Mixtures and Stone Mastic Asphalt. Specifications]. Moscow, 2003. 14 p. [in Russian].
19. GOST8269.0-97. Shcheben'i gravii iz plotnykh gornykh porod i otkhodov pro-myshlennogo proizvodstva dlya stroitel'nykh rabot. Metody fiziko-mekhanicheskikh ispytanii [State Standard 8269.0-97. Maun-tainous Rock Road-Metal and Gravel, Industrial Waste Products for Construction Works. Methods of Physical and Mechanical Tests]. Moscow, 1998. 109 p. [in Russian].
20. Vorob'ev V.A., Suvorov D.N., Kotlyarskii E.V., Dotsenko A.I., Popov V.A. Komp'yuternoe modelirovanie v avtoma-tizatsii proizvodstva asfal 'tobetonnoi smesi. Book 2. Prakticheskie razrabotki [Computer Modeling in the Automation of Asphalt Concrete Mix Production. Book 2. Practical Developments]. Moscow, Publishing House of the Russian Engineering Academy, 2009. 608 p. [in Russian].
21. Vorob'ev V.A., Suvorov D.N., Popov V.A. Komp'yuternoe modelirovanie v avtomatizatsiiproizvodstva asfal 'tobetonnoi smesi. Book 1. Teoreticheskie osnovy [Computer Modeling in the Automation of Asphalt Concrete Mix Production. Book 1. Theoretical Foundations]. Moscow, Publishing House of the Russian Engineering Academy, 2009. 297 p. [in Russian].
22. Ostroukh A.V., Nuruev Y.E., Ne-doseko I.V., Pudovkin A.N. Development of the Automated Control System for Concrete Plant with Two Units Concrete Mixing. International Journal of Applied Engineering Research, 2015, Vol. 10, No. 17, pp. 3779237798.
23. Khafizov A.R., Bulatov B.G., Pudovkin A.N., Galimov V.M., Nedoseko I.V., Sultanov M.T. Analysis and Modeling of Coating Plant Topology and Automatic Control System. International Review of Automatic Control, 2020, Vol. 13, No. 2, pp. 49-57.
