-
1Academic Journal
المؤلفون: I. Starostin E., S. Khalyutin P., И. Старостин Е., С. Халютин П.
المصدر: Civil Aviation High Technologies; Том 23, № 2 (2020); 47-58 ; Научный вестник МГТУ ГА; Том 23, № 2 (2020); 47-58 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; 10.26467/2079-0619-2020-23-2
مصطلحات موضوعية: physical and chemical processes, mathematical modeling, potential-streaming method, deep learning, физико-химические процессы, математическое моделирование, потенциально-потоковый метод, глубокое обучение
وصف الملف: application/pdf
Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1674/1200; Эткин В.А. Энергодинамика: синтез теорий переноса и преобразования энергии. СПб.: Наука, 2008. 409 с.; Jou D., Casas-Vazquez J., Lebon G. Extended irreversible thermodynamics. New York, USA: Springer, 2006. 528 p.; Старостин И.Е., Быков В.И. Кинетическая теорема современной неравновесной термодинамики. Raleigh, Noth Caroline, USA: Open Science Publishing, 2017. 229 с.; Старостин И.Е., Степанкин А.Г. Программная реализация методов современной неравновесной термодинамики. И система симуляции физико-химических процессов Simula-tionNonEqProcSS v.0.1.0. Lambert academic publishing RU, 2019. 132 с.; Starostin I.E., Khalyutin S.P. Obtaining robotic objects model from the equations of the potential-flow method // 20th international conference on micro/nanotechnologies and electron devices EDM, Novosibirsk, June 29 - July 3 2019. Pp. 678-684.; Старостин И.Е. Методика получения математической модели эксплуатируемого объекта из потенциально-потоковых уравнений физико-химических процессов // Научные горизонты. 2019. № 10 (26). С. 197-206.; Flach P. Machine learning. The Art and Science of Algorithms that Make Sense of Data. Cambridge: Cambridge University Press, 2015. 400 p.; Shaikh F. Deep Learning vs. Machine Learning - the essential differences you need to know [Электронный ресурс]. Analytics Vidhya. URL: https://ru.esdifferent.com/differences-between-machine-learning-and-deep-learning (дата обращения 22.12.2019).; Eykhoff P. Systems identification: parametrs and state estimation. Eindhoven, Netherlands: University of technology, 1974. 555 p.; Николенко С., Кадурин А., Архангельская Е. Глубокое обучение. Погружение в мир нейронных сетей. СПб.: Питер, 2018. 480 с.; Haykin S. Neural Networks. A Comprehensive Foundation. Upper Saddle River, USA: Prentice hall, 2006. 1105 p.; Горева Т.И., Портнягин Н.Н., Пюкке Г.А. Нейросетевые модели диагностики технических систем // Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2012. № 1 (4). C. 31-43.; Пюкке Г.А., Стрельников Д.С. Применение нейросетевого подхода при построении моделей анализа систем высокой размерности // Вестник Камчатского государственного технического университета. 2013. № 24. С. 21-28.; Козлова Л.Е. Разработка и исследование систем замкнутого асинхронного электропривода по схеме ТРН-АД с нейросетевым наблюдателем скорости // Современные проблемы науки и образования. 2013. № 5. С. 44.; Гализдра В.И., Бабаев Ш.Б. Нейронные сети и аппроксимация данных // Научные и образовательные проблемы гражданской защиты. 2011. № 3. С. 35-43.; Cybenko G.V. Approximation by superpositions of a sigmoidal function // Mathematics of Control Signals and Systems. 1989. Vol. 2, no. 4. Pp. 303-314. DOI:10.1007/BF02551274; Гридин В.Н., Солодовников В.И. Особенности внутреннего представления и визуализации извлекаемой из данных информации с использованием модульной нейронной сети BP-SOM // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2017. № 20. С.170-175.; Горбань А.Н. Обобщенная аппроксимационная теорема и вычислительные возможности нейронных сетей // Сибирский журнал вычислительной математики. 1998. Т. 1, № 1. С. 11-24.; Евдокимов И.А., Солодовников В.И. Автоматизация построения нейронной сети в рамках объектно-ориентированного подхода // Новые информационные технологии в автоматизированных системах. 2015. № 18. С. 89-97.; Калистратов Т.А. Методы и алгоритмы создания структуры нейронной сети в контексте универсальной аппроксимации функций // Вестник Тамбовского университета. Серия Естественные и технические науки. 2014. Т. 19, № 6. С. 1845-1848.; Бондаренко И.Б., Гатчин Ю.А., Гераничев В.Н. Синтез оптимальных искусственных нейронных сетей с помощью модифицированного генетического алгоритма // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2012. № 2 (78). С. 51-55.; Шумков Е.А., Чистик И.К. Использование генетических алгоритмов для обучения нейронных сетей // Политематический Сетевой Электронный Научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2013. № 91. С. 455-464.; Дивеев А.И. Вариационные методы символьной регрессии для задач управления и идентификации // Идентификация систем и задачи управления: труды X международной конференции, Москва, 26-29 января 2015 г. Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2015. С. 141-148.; Дивеев А.И. Свойства суперпозиции функций для численных методов символьной регрессии // Cloud of Science. 2016. Т. 3, № 2. С. 290-301.; Данг Т.Ф., Дивеев А.И., Софронова Е.А. Решение задач идентификации математических моделей объектов и процессов методом символьной регрессии // Cloud of Science. 2018. Т. 5, № 1. С. 147-162.; Дивеев А.И., Ломакова Е.М. Метод бинарного генетического программирования для поиска математического выражения // Вестник Российского университета дружбы народов: серия: инженерные исследования. 2017. Т. 18, № 1. С. 125-134. DOI:10.22363/2312-8143-2017-18-1-125-134; Ильин И.В. Алгоритмы извлечения правил искусственных нейронных сетей // Вестник современных исследований. 2018. № 9.1 (24). С. 149-152.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1674
-
2Academic Journal
المؤلفون: B. Zhmurov V., S. Khalyutin P., A. Davidov O., Б. Жмуров В., С. Халютин П., А. Давидов О.
المصدر: Civil Aviation High Technologies; Том 20, № 1 (2017); 167-176 ; Научный вестник МГТУ ГА; Том 20, № 1 (2017); 167-176 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined
مصطلحات موضوعية: aircraft energy complex, energy design, power supply system, all-electric aircraft, electric propulsion, энергокомплекс летательного аппарата, энергетическое проектирование, система электроснабжения, полностью электрический самолет, электрическая силовая установка
وصف الملف: application/pdf
Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1044/923; Электрификация самолетов. Современное состояние и тенденции / С.П. Халютин, В.П. Харьков, А.В. Левин, Б.В. Жмуров, А.А. Богданов // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. 2014. № 1. С. 555-558; Левин А.В., Халютин C.П., Жмуров Б.В. Тенденции и перспективы развития авиационного электрооборудования // Научный Вестник МГТУ ГА. 2015. № 213 (3). С. 50-57; ГОСТ Р 54073-2010. Системы электроснабжения самолетов и вертолетов. Общие требования и нормы качества электроэнергии. М.: Стандартинформ, 2011. 35 с; Халютин C.П. К оценке объема энергии для полностью электрического самолета // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2015. Т. 2. С. 85-87; Халютин C.П. Электрический самолет. Системный подход // Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского. 2015. № 3. С. 72-76; Халютин C.П. Объектно-энергетический метод конструирования моделей энергетических систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 24-28; Халютин C.П., Жмуров Б.В. Алгоритм определения состава и параметров первичных источников электроэнергии БПЛА // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2010. Т. I. С. 425-429; Потемкин А.В., Горшков П.C., Жмуров Б.В. Синтез методики проектирования системы электроснабжения воздушного судна на основе ресурсно-ограничительного подхода // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2012. Т. 1. С. 483-484; Потемкин А.В., Горшков П.C., Халютин C.П. Методика синтеза структурных схем системы электроснабжения воздушных судов // Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2013. Т. 1. С. 318-321; Жмуров Б.В., Халютин C.П. Структурно-функциональное моделирование электро-энергетических систем самолета // Проблемы безопасности полетов. 2009. № 6. С. 45-53; Жмуров Б.В., Халютин C.П., Корнилов C.В. Развитие структурно-функционального моделирования электроэнергетических систем самолета // Проблемы безопасности полетов. 2009. № 8. С. 53-62; Халютин C.П., Жмуров Б.В. Повышение качества проектного решения для системы электроснабжения на основе структурно-функционального подхода // Научные чтения по авиации, посвященные памяти Н.Е. Жуковского. 2014. № 2. С. 235-239; Халютин C.П., Хомченко А.А., Жмуров Б.В. Структурно-функциональный подход к разработке средств испытаний и контроля электроэнергетических систем воздушных судов // Научный Вестник МГТУ ГА. 2012. № 185. С. 104-110; Халютин C.П. К вопросу о применении объектно-энергетических диаграмм // Инновации на основе информационных и коммуникационных технологий. 2007. № 1. С. 96-98; Халютин C.П., Жмуров Б.В., Харьков В.П., Дерех А.Я. Интеллектуальное распределительное устройство постоянного тока. Патент на изобретение RUS 2531907 28.02.2013; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/1044; undefined
-
3Academic Journal
المؤلفون: V. Kharkov P., S. Khalyutin P., В. Харьков П., С. Халютин П.
المصدر: Civil Aviation High Technologies; № 213 (2015); 73-80 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 213 (2015); 73-80 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined
مصطلحات موضوعية: velocity, thrust propulsion, the triangle of power, control, inverse dynamics, roll, angle of trajectory, the module of the velocity vector, вектор скорости, тяга силовой установки, треугольник мощности, управление, обратные задачи динамики, крен, угол наклона траектории, модуль вектора скорости
وصف الملف: application/pdf
Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/450/376; Тарасенко А.М., Брага В.Г., Тараненко В.Т. Динамика полета и боевое маневрирование ЛА. М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1984.; Алексеев В.М., Тихомиров В.М., Фомин С.В. Оптимальное управление. М.: Наука, 1979.; Харьков В.П. Структурно-параметрический метод синтеза управления динамическими системами // Техническая кибернетика. 1990. №4.; Сейдж Э.П., Уайт Ч.С. Оптимальное управление системами. М.: Радио и связь, 1982.; Крутько П.Д. Обратные задачи динамики управляемых систем. Линейные модели. М.: Наука, 1987.; Харьков В.П. Обобщенный метод обратных задач динамики в задачах управления нелинейными системами / Прикладные задачи управления и испытаний летательного аппарата и его систем. М.: ВВИА им. Н.Е. Жуковского, 1993.; Моисеев Н.Н. Численные методы в теории оптимальных систем. М.: Наука, 1971.; Харьков В.П. Адаптивное управление динамическими системами на основе обратных задач динамики // Известия РАН. Теория и системы управления. 1994. № 4. С. 115.; Харьков В.П., Бронников А.М., Журавлев Д.А. Адаптируемость системы управления с идентификатором и эталонной моделью без измерения производной вектора состояния // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 6. С. 96.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/450; undefined
-
4Academic Journal
المؤلفون: A. Levin V., S. Khalyutin P., B. Zhmurov V., А. Лёвин В., С. Халютин П., Б. Жмуров В.
المصدر: Civil Aviation High Technologies; № 213 (2015); 50-57 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 213 (2015); 50-57 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined
مصطلحات موضوعية: electrical equipment, all-electric aircraft, электрооборудование, полностью электрический самолёт
وصف الملف: application/pdf
Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/447/373; Халютин С.П., Жмуров Б.В., Тюляев М.Л. [и др.]. Системы электроснабжения летательных аппаратов. М.: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2010.; Лёвин А.В., Мусин С.М., Харитонов С.А., Ковалёв К.Л., Герасин А.А., Халютин С.П. Электрический самолёт: концепция и технологии. Уфа: УГАТУ, 2014. 388 с.; Халютин С.П. Математическое моделирование электроэнергетических комплексов самолетов с использованием объектного подхода // Научный Вестник МГТУ ГА. 2007. № 115. C. 105-111.; Электрохимическая ячейка впервые превзойдёт по энергоёмкости бензин. [Электронный ресурс]. URL: http://www.membrana.ru/particle/12833.; Халютин С.П. Объектно-энергетический метод конструирования моделей энергетических систем // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 1. С. 24-28.; Титов А.А., Халютин С.П. Метод предельных состояний для нахождения напряжения и тока в линейной электрической цепи // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. Т. 6. № 11. С. 31-41.; Жмуров Б.В., Халютин С.П. Структурно-функциональное моделирование электроэнергетических систем самолета // Проблемы безопасности полетов. 2009. № 6. С. 45-53.; Жмуров Б.В., Халютин С.П., Корнилов С.В. Развитие структурно-функционального моделирования электроэнергетических систем самолета // Проблемы безопасности полетов. 2009. № 8. С. 53-62.; Харьков В.П., Бронников А.М., Журавлев Д.А. Адаптируемость системы управления с идентификатором и эталонной моделью без измерения производной вектора состояния // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2011. Т. 6. С. 96.; Халютин С.П. Проблемы создания автономных рулевых приводов для систем управления полетом // Датчики и системы. 2002. № 7. С. 22.; Потёмкин А.В., Горшков П.С., Халютин С.П. Методика синтеза структурных схем системы электроснабжения воздушных судов / Труды международного симпозиума «Надежность и качество». 2013. Т. 1. С. 318-321.; Халютин С.П., Жмуров Б.В., Старостин И.В., Тюляев М.Л. Моделирование сложных электроэнергетических систем летательных аппаратов. М.: ВУНЦ ВВС «ВВА», 2010.; Faleiro L. Beyond the More Electric Aircraft // Aerospace America. September 2005. Рр 35-40.; Mechem M., Norris G. Electric Jet // Aviation Week and Space Technology. November 26. 2007.; Electric Dream // Flight International. 26 September - 2 October 2006.; Интеллектуальное распределительное устройство (ИРУ-3500). [Электронный ресурс]. URL: http://xlab-ns.ru/index.php?id=8.; Отчет № 202-08-VIII. Исследования по повышению уровня электрификации самолетов в обеспечение их конкурентоспособности по эксплуатационным характеристикам. М.: НИИАО, 2008.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/447; undefined