Вы используете устаревший браузер.
Чтобы использовать все возможности сайта, загрузите и установите один из этих браузеров:
Google ChromeOperaSafariMozilla FirefoxInternet explorer 8Internet explorer 9

ВНИМАНИЕ!

Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.

ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

КНИГИ Прайс-лист
ЖУРНАЛЫ Прайс-лист

Книги и журналы, просмотренные ранее

    рус / eng

    Технический журнал «Автоматизация. Современные технологии» 

    Журнал входит в перечень утверждённых ВАК РФ изданий для публикации трудов соискателей ученых степеней
    Технический журнал «Автоматизация. Современные технологии»

    Подписные индексы

    по каталогу «Пресса России»

    		27838

    Subscription indices

    добавить в корзину 4400 руб.
    оформить подписку на журнал
    Разделы
    Divisions
    Авторы
    АБВГД
    ЕЖЗИК
    ЛМНОП
    РСТУФ
    ХЦЧШЩ
    ЭЮЯ

    Текущий номер:Current issue:2024 / 08

    Редакционный совет
    The editorial board

    О журнале
    About journal

    Требования к оформлению статей (для авторов)
    Call for papers (for authors)

    Автоматизация научно-исследовательских и прозводственных процессов
    Автоматизация научно-исследовательских и прозводственных процессов

    1. Архитектура цифрового двойника мониторинга контейнерных перевозок
      Architecture of a digital twin for container shipping monitoring

      Митрюхина Е.В. | Mitryuhina E.V. | Рогов А.А. | Rogov A.A. | mitrukhina@mail.ru, rogov_a@rambler.rumitrukhina@mail.ru, rogov_a@rambler.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Митрюхина Е.В.
      Mitryuhina E.V.

      Рогов А.А.
      Rogov A.A.

      mitrukhina@mail.ru, rogov_a@rambler.ru
      mitrukhina@mail.ru, rogov_a@rambler.ru

      Архитектура цифрового двойника мониторинга контейнерных перевозок

       

      УДК 004.273                

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-339-342

       

      Рассмотрена проблема разработки информационной модели цифрового двойника объектов железнодорожного подвижного состава для транспортно-логистического п редприятия. Проанализирована архитектура модели цифрового двойника для киберфизической производственной системы. Приведен пример средства грузоперевозки продукции с управляемым температурным режимом. Разработана архитектура бизнес-процессов грузоперевозки на основе модели цифрового двойника транспортного объекта с управляемыми онлайн-режимами.

       

      Ключевые слова

      доменная модель, цифровой двойник, транспортная логистика, архитектура информационной модели, управление грузоперевозками, специализированное программное обеспечение

      Architecture of a digital twin for container shipping monitoring

      The developing problem of the digital twin information model of the railway rolling stock objects for a transport and logistics enterprise is considered. The architecture of the digital twin model for a cyber-physical production system is analyzed. An example of a transporting products means with a controlled temperature regime is given. An architecture for cargo transportation business processes based on digital twin model of a transport facility with managed online modes is developed.

      Keywords

      domain model, digital twin, transport logistics, information model architecture, cargo transportation management, specialized software

    2. Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения
      Classification of plant diseases using deep learning algorithm

      Угловский А.С. | Uglovskiy A.S. | Семеренко Н.Ю. | Semerenko N.YU. | a.uglovskii@yarcx.ru, semerenko@yarcx.rua.uglovskii@yarcx.ru, semerenko@yarcx.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Угловский А.С.
      Uglovskiy A.S.

      Семеренко Н.Ю.
      Semerenko N.YU.

      a.uglovskii@yarcx.ru, semerenko@yarcx.ru
      a.uglovskii@yarcx.ru, semerenko@yarcx.ru

      Классификация болезней растений с использованием алгоритма глубокого обучения

       

      УДК 631.3

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-343-349

       

      Представлена система классификации болезней растений от сбора данных до развертывания графического интерфейса. Предложена модель глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей (CNN). Проведена оценка производительности предлагаемой системы с использованием некоторого набора количественных показателей, включающих точность. Модели глубокого обучения протестированы на немаркированных изображениях культур, представляющих собой смесь листьев здоровых и больных растений, а затем проверено, насколько точно они могут их идентифицировать. В статье приведены показатели по яблоням, исследованиям монилиоза и парши.

       

      Ключевые слова

      сверточная нейронная сеть, модель глубокого обучения, выявление болезней растений, сегментация изображений, набор данных

      Classification of plant diseases using deep learning algorithm

      A plant disease classification system from data collection to graphical interface deployment. is presented A deep learning model based on convolutional neural networks (CNN) is proposed. The performance of the proposed system was assessed using a certain set of quantitative indicators, including accuracy. The deep learning models were tested on unlabeled crop images representing a mixture of leaves from healthy and diseased plants. It was tested how accurately the models could identify them. The article provides indicators for apple trees, studies of moniliosis and scab.

      Keywords

      convolutional neural network, deep learning model, plant disease detection, image segmentation, dataset

    3. Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры
      Supervisory system for a collaborative robotic cell based on an RGBD camera

      Го У. | Go U. | Серебренный В.В. | Serebrennyiy V.V. | Шереужев М.А. | SHereujev M.A. | Шэнь С. | SHen S. | Пак Л.А. | Pak L.A. | ug@student.bmstu.ruug@student.bmstu.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Го У.
      Go U.

      Серебренный В.В.
      Serebrennyiy V.V.

      Шереужев М.А.
      SHereujev M.A.

      Шэнь С.
      SHen S.

      Пак Л.А.
      Pak L.A.

      ug@student.bmstu.ru
      ug@student.bmstu.ru

      Супервизорная система для коллаборативной робототехнической ячейки на основе RGBD-камеры

       

      УДК 621.22

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-350-358

       

      Задача слежения в коллаборативной робототехнической ячейке является актуальной. Супервизорная система в первую очередь необходима для организации безопасного взаимодействия человека и робота. В данной работе рассмотрен иной подход к применению подобных систем. Предложены две RGBD-камеры для моделирования состояния и поведения человека в целях дальнейшей организации диалога между роботами и людьми. Диалог необходим для динамического распределения задач. В связи с этим разработаны четыре алгоритма с применением нейронных сетей: для распознавания лиц, тела, жестов и инструментов. Для распознавания лиц применяется библиотека Python «face_recognition», предоставленная Адамом Гейтгеем. Для определения ключевых точек тела и рук используются два фреймворка, OpenPose и MediaPipe (приведен их сравнительный анализ). Работа двух моделей сверточной нейронной сети (YOLOv5 и YOLOv7) проанализирована по критерию точности для распознавания инструментов. Концепция данной работы представлена в виде конечного автомата состояний на основе пакета ROS2. Моделирование динамического распределения задач выполнено манипулятором в симуляторе Gazebo. Экспериментальные результаты демонстрируют эффективность данной супервизорной системы.

       

      Ключевые слова

      сотрудничество человека и робота, взаимодействие человека с роботом, динамическое распределение задач

      Supervisory system for a collaborative robotic cell based on an RGBD camera

      The task of tracking in a collaborative robotic cell is relevant. A supervisory system is primarily necessary to organize safe interaction between a person and a robot. This paper considers a different approach to the use of such systems. Two RGBD cameras to simulate the state and behavior of a person meant to organize in future a dialogue between robots and people are proposed. Dialogue is necessary for the dynamic distribution of tasks. In this connection, four algorithms using neural networks for recognizing faces, bodies, gesture and tools are developed. The Python library «face recognition», provided by Adam Gategay, is used for facial recognition. To determine key points of the body and hands, two frameworks are used, OpenPose and MediaPipe (a comparative analysis of them is provided). The performance of two convolutional neural network models (YOLOv5 and YOLOv7) is analyzed based on the accuracy criterion for tool recognition. The concept of this work is presented in the form of a state machine based on the ROS2 package. Modeling of dynamic task distribution is performed by using a manipulator in the Gazebo simulator. Experimental results demonstrate the effectiveness of this supervisory system.

      Keywords

      person-robot collaboration, peson-robot interaction, dynamic task distribution

    4. Метод увеличения производительности линейных линий производства на примере технологической линии объемного розлива
      A method for increasing the productivity of linear production lines for example of a technological volumetric filling line

      Костенко А.В. | Kostenko A.V. | Red30uk09tor@bk.ruRed30uk09tor@bk.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Костенко А.В.
      Kostenko A.V.

      Red30uk09tor@bk.ru
      Red30uk09tor@bk.ru

      Метод увеличения производительности линейных линий производства на примере технологической линии объемного розлива

       

      УДК 62-1/-9

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-358-361

       

      Спроектирована, изготовлена и запущена линейная линия розлива повышенной производительности за счет оптимизации операций обработки емкостей путем их совмещения по времени и разделения транспортерных линий.

      Ключевые слова

      линейная линия розлива, увеличение производительности, оптимизация производства, блок розлива

      A method for increasing the productivity of linear production lines for example of a technological volumetric filling line

      A linear bottling line with increased productivity is designed, manufactured and launched through the use of a container processing operations optimization by combining them in time and separating conveyor lines.

      Keywords

      linear filling line, increasing productivity, production optimization, filling unit

    Современные технологии
    Современные технологии

    1. Применение модифицированной нейронной сети YOLOv5 для распознавания движущихся людей в помещении
      Application of a modified neural network YOLOv5 for recognition of indoors moving people

      Шэнь Синь | SHen Sin | Го У. | Go U. | Неусыпин К.А. | Neusypin K.А. | Лукьянов В.В. | Lukyanov V.V. | Shenxin@yandex.ru, ug@student.bmstu.ru, vdmlknv@yandex.ruShenxin@yandex.ru, ug@student.bmstu.ru, vdmlknv@yandex.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Шэнь Синь
      SHen Sin

      Го У.
      Go U.

      Неусыпин К.А.
      Neusypin K.А.

      Лукьянов В.В.
      Lukyanov V.V.

      Shenxin@yandex.ru, ug@student.bmstu.ru, vdmlknv@yandex.ru
      Shenxin@yandex.ru, ug@student.bmstu.ru, vdmlknv@yandex.ru

      Применение модифицированной нейронной сети YOLOv5 для распознавания движущихся людей в помещении

       

      УДК 681.513

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-362-370

       

      Предлагается улучшение визуальной динамической SLAM-системы за счет объединения нейронной сети YOLOv5 с модулями механизма внимания CBAM и BiFPN. Особое внимание уделяется эффективному обнаружению динамических объектов (людей), решению проблем окклюзии изображения и обнаружения малых объектов, повышению общей производительности системы в динамических средах. Полученные результаты демонстрируют эффективность метода и его потенциал для применения в робототехнике и автономных автомобилях.

      Ключевые слова

      механизм внимания CBAM, двунаправленная сеть пирамид характеристик, обнаружение человека, окклюзия, динамический SLAM, детектор YOLO

      Application of a modified neural network YOLOv5 for recognition of indoors moving people

      It is proposed to improve the visual dynamic SLAM system by combining the YOLOv5 neural network with the attention mechanism modules CBAM and BiFPN. Special attention is paid to the effective detection of dynamic objects (people), solving problems of image occlusion and small object detection, and increase of overall system performance in dynamic environments. The obtained results demonstrate the effectiveness of the method and its potential for application in robotics and autonomous vehicles.

      Keywords

      CBAM attention mechanism, bidirectional feature pyramid network, person detection, occlusion, dynamic SLAM, YOLO detector

    2. Управление посадкой возвращаемого космического летательного аппарата в условиях неопределенности
      Landing control of a returned spacecraft under conditions of uncertainty

      Минкай Хуан | Minkay Huan | Неусыпин К.А. | Neusypin K.А. | neysipin@mail.runeysipin@mail.ru

      Авторы статьи
      Authors

      Минкай Хуан
      Minkay Huan

      Неусыпин К.А.
      Neusypin K.А.

      neysipin@mail.ru
      neysipin@mail.ru

      Управление посадкой возвращаемого космического летательного аппарата в условиях неопределенности

       

      УДК 653.513

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-370-377

       

      Нелинейная модель космического летательного аппарата требует высокой робастности, а классический метод управления, как один из самых ранних разработанных методов управления, имеет простые алгоритмы и высокую робастность. Предложена структура системы управления, обеспечивающая удержание угла атаки и перегрузки, путем комбинации нечеткого управления с классическим управлением для адаптивной оптимизации и настройки параметров управления, отслеживания шаговых сигналов угла атаки. Результаты моделирования показывают, что характеристики усовершенствованной системы лучше, чем у исходной системы. Усовершенствованные алгоритмы использованы для проведения моделирования участков удержания угла атаки и перегрузки, а также проведено моделирование аэродинамических неопределенностей. Результаты показывают, что разработанный закон управления соответствует требованиям определенного уровня робастности.

       

      Ключевые слова

      воздушно-космические аппараты, управление положением, адаптивное нечеткое управление, ПИД-регулирование, неопределенность

      Landing control of a returned spacecraft under conditions of uncertainty

      The nonlinear model of a spacecraft requires high robustness, and the classical control method, as one of the earliest developed control methods, has simple algorithms and high robustness. A control system structure that ensures retention attack angle and overload by combining fuzzy control with classical control for adaptive optimization and adjustment of control parameters and tracking of the attack angle step signals is proposed. The simulation results show that the performance of the improved system is better than that of the original system. Improved algorithms are used to simulate the attack angle and overload retention sections, also simulated aerodynamic uncertainties is carried out. The results show that the developed control law meets the requirements of a certain level of robustness.

      Keywords

      aerospace vehicles, position control, adaptive fuzzy control, PID adjusting, uncertainty

    3. Аналитический обзор операционных систем Интернета вещей
      Analytical review of operating system for Internet of things

      Калхиташвили Д.Ш. | Kalhitashvili D.SH. | davidkalkhitashvili@gmail.comdavidkalkhitashvili@gmail.com

      Авторы статьи
      Authors

      Калхиташвили Д.Ш.
      Kalhitashvili D.SH.

      davidkalkhitashvili@gmail.com
      davidkalkhitashvili@gmail.com

      Аналитический обзор операционных систем Интернета вещей

       

      УДК 004.738.5

      DOI: 10.36652/0869-4931-2024-78-8-378-383

       

      Проведено подробное сравнение операционных систем, разработанных для устройств IoT, на основе их архитектуры, методов планирования, сетевых технологий, методов управления питанием и памятью, а также других функций, необходимых для приложений IoT.

       

      Ключевые слова

      Интернет вещей, операционная система, беспроводные сенсорные сети, операционная система реального времени

      Analytical review of operating system for Internet of things

      A detailed comparison of operating systems designed for IoT devices based on their architecture, scheduling techniques, networking technologies, power and memory management techniques, and other functions required for IoT applications is carried out.

      Keywords

      Internet of things, operating system, wireless sensor networks, real-time operating system

    Обзор периодической печати
    Обзор периодической печати

    1. По страницам журналов
      On the journals pages

      Авторы статьи
      Authors

      По страницам журналов

      Ключевые слова

      On the journals pages

      Keywords

    Главный редактор Шахнов В.А.

    		—д.т.н., проф., член-кор. РАН, МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Афанасьев В.Н.

    		—д.т.н., проф., МИЭМ НИУ ВШЭ

    Басараб М.А.

    		—д.ф.-м.н., проф., МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Большаков А.А.

    		—д.т.н., проф., СПбГТИ (ТУ)

    Булдакова Т.И.

    		—д.т.н., проф., МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Ван Мэйлин

    		—д.т.н., проф., Пекинский политехн. ун-т (КНР)

    Зинченко Л.А.

    		—д.т.н., проф., МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Зубов Н.Е.

    		—д.т.н., проф., РКК "Энергия"

    Кларк Р.

    		—д.т.н., проф., КИУ (г. Ворвик, Великобритания)

    Криони Н.К.

    		—д.т.н., проф., УГАТУ (г. Уфа)

    Кузнецов А.Е.

    		—д.т.н., проф., РГРТУ (г. Рязань)

    Мальцева С.В.

    		—д.т.н., проф., НИУ ВШЭ

    Микаева С.А.

    		—д.т.н., проф., МГУПИ

    Неусыпин К.А.

    		—д.т.н., проф., МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Нефёдов Е.И.

    		—д.ф.-м.н., ИРЭ РАН

    Никифоров В.М.

    		—д.т.н., проф., ФГУП «НПЦАП им. Н.А. Пилюгина»

    Пролетарский А.В.

    		—д.т.н., проф., МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Проталинский О.М.

    		—д.т.н., проф., НИУ МЭИ

    Путилов В.Н.

    		—ООО «Изд-во "Инновационное машиностроение"» (заместитель главного редактора)

    Румянцева О.Н.

    		—генеральный директор ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

    Ся Юаньцин

    		—д.т.н., проф., Пекинский политехн. ун-т (КНР)

    Фу Ли

    		—д.т.н., проф., Ин-т Бейхан (КНР)

    Фёдоров И.Б.

    		—д.т.н., проф., академик РАН, президент МГТУ им. Н.Э. Баумана

    Хэ Юн

    		—д.т.н., проф., Нанкинский ун-т науки и технологии (КНР)

    Чистякова Т.Б.

    		—д.т.н., проф., СПбГТИ (ТУ)

    Шибанов Г.П.

    		—д.т.н., проф., Гос. лётно-испытат. центр им. В.П. Чкалова

    Мымрина И.Н.

    		—редактор

    Селихова Е.А.

    		—редактор

    Межотраслевой научно-технический журнал освещает весь комплекс вопросов, связанных с автоматизацией производственных, научно-исследовательских и управленческих процессов в ракетно-космической технике, авиации, транспорте, информатике, вычислительной технике.

    Публикуются статьи о перспективных технологиях, обеспечивающих значительную экономию материальных и энергетических ресурсов, защиту окружающей среды. Дается обзор лучших научно-технических журналов России.

    Задача журнала − знакомить учёных и специалистов с передовым опытом автоматизации, проектирования, современными информационными технологиями, системами и приборами управления в машиностроении, приборостроении, ракетно-космической и других отраслях промышленности.

    Основные направления журнала: 

    2.2.9. Проектирование и технология приборостроения и радиоэлектронной аппаратуры (технические науки)

    2.3.1. Системный анализ, управление и обработка информации (технические науки),

    2.3.2. Вычислительные системы и их элементы (технические науки)

    2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (технические науки)

    2.5.4. Роботы, мехатроника и робототехнические системы (технические науки), 

    2.5.13. Проектирование, конструкция и производство летательных аппаратов (технические науки)

    2.9.6. Аэронавигация и эксплуатация авиационной техники (технические науки)

     Журнал «Автоматизация. Современные технологии» был основан в 1947 году,  имеет давние научные традиции и связи. Распространяется только по подписке в России и во многих зарубежных странах. Учредителем журнала является ООО «Издательство "Инновационное машиностроение"».

     Журнал входит в перечень периодических научных и научно-технических изданий, рекомендованных ВАК для публикации результатов диссертационных работ на соискание ученых степеней кандидата и доктора наук.

     Журнал входит в национальную информационно-аналитическую систему Российского индекса научного цитирования (РИНЦ).

     Журнал включен в специализированный референтный библиографический сервис  CrossRef

    Требования по оформлению статей
    для журнала  «Автоматизация. Современные технологии»

    1. В редакцию статья представляется в электронном виде на любом носителе или по e-mail. Текст набирается через два интервала в текстовом редакторе Word (любой версии) шрифтом Times New Roman № 12. Текст не форматируется. Все страницы должны быть пронумерованы.

    Объём статьи, направляемой в редакцию, не должен превышать 15 страниц машинописного текста (27 тыс. знаков и пробелов), включая таблицы и список используемой литературы; количество иллюстраций – не более 10.

    2. Начало статьи оформляется по следующему образцу: 

    УДК;

    инициалы и фамилия автора (авторов);

    учёное звание и степень;

    полное название учреждения, в котором выполнялось исследование;

    город;

    страна (для иностранных авторов)

    адрес электронной почты или контактный телефон (для обратной связи)

    название статьи (не более 12 слов);

    краткая аннотация (5–7 строк, в предельно сжатой форме излагающая суть работы и полученные результаты);

    ключевые слова (6 – 10 слов). Ключевые слова или словосочетания  отделяются друг от друга точкой с запятой.

    3. Название статьи, фамилии и инициалы авторов,  аннотация и ключевые слова дублируются на английском языке.

    4. В статье должны быть изложены без излишних деталей, повторов и подробных выводов формул результаты работы, проделанной авторами.

    5. Структурно статья должна иметь чётко выраженное введение, в котором ставится задача (описывается решаемая проблема), основную часть, где излагаются используемые авторами пути решения поставленной задачи, приводятся и обсуждаются результаты, и заключение, в сжатой форме подводящее итог работы. В конце статьи приводится список литературных источников, на которые в тексте статьи имеются отсылки.

    6. Размерность всех характеристик приводится в системе СИ.

    7. Все аббревиатуры, сокращения и условные величины расшифровываются в тексте при первом упоминании.

    8. Названия иностранных фирм и организаций даются на языке первоисточника с указанием страны.

    9. Все буквенные или цифровые обозначения, приведённые на рисунках и графиках, поясняются в основном или подрисуночном тексте.

    10. Латинские знаки в формулах и обозначениях (как в тексте, так и на рисунках) набираются курсивом (наклонно), исключение составляют стандартные математические обозначения, набираемые прямо (max, log, sin и т. п.).  Греческие и русские буквы набираются прямо. Величины, обозначающие векторы и матрицы, должны быть выделены полужирным шрифтом и набраны прямо.  Надстрочные и подстрочные индексы следует поднимать вверх или опускать вниз (не набирать в строку). Простые формулы и символы с надстрочными и подстрочными индексами выполняются в редакторе Word. Сложные формулы выполняются в программе MathType. Нумеровать следует только те формулы, на которые есть ссылки в последующем тексте. Номера формул пишутся справа в круглых скобках. В обозначениях десятичных дробей используются запятые (а не точки).

    11. Графы в таблицах должны иметь краткие заголовки. Упоминаемые в заголовках величины сопровождаются соответствующими единицами измерений. Однотипные таблицы строятся одинаково. Схемы и диаграммы, выполненные средствами Word, Excel и им подобными программами, не должны быть заблокированными для открытия (чтобы можно было вносить в них правку).  Каждая таблица представляется отдельным файлом.

    12. Список литературных источников, на которые делаются ссылки в тексте статьи, составляется в порядке цитирования и оформляется в соответствии с ГОСТ Р 7.0.5 – 2008  и ГОСТ 7.1 – 2003 (указываются фамилии и инициалы авторов, точное название книги или сборника, издательство, год и место издания, количество страниц в книге, а для журнальных статей – фамилии и инициалы авторов, название статьи, название, год выхода и номер журнала, страницы размещения статьи). Ссылки на иностранную литературу даются на языке первоисточника без сокращений. Список, за редким исключением (для обзорных статей), не должен превышать семи наименований.

    Согласно требованиям зарубежных баз данных список литературных источников необходимо также транслитерировать на латинский шрифт (фамилия и инициалы авторов, название источника публикации и место издания), при этом технические сокращения  должны быть переведены с использованием общепринятых обозначений (номер – N, том – V., страницы – P. и т. п.). Для транслитерации русскоязычных наименований можно воспользоваться сервисом  http://translit.ru/.

    13. Рисунки представляются отдельными файлами в форматах TIFF или JPEG (без сжатия) с разрешением 1200 dpi. Размер шрифтов, применяемых в рисунках, схемах и диаграммах, должен быть соизмерим с размерами шрифта текста (так как рисунок при  вёрстке будет, как правило, уменьшаться по площади,  слишком мелкий текст на рисунке не будет читаться). Цифровые выноски на рисунках должны быть выполнены курсивом, единицы измерения на осях графиков пишутся через запятую на русском языке. В журнале все рисунки воспроизводятся в чёрно-белом варианте, за исключением цветных рисунков, размещаемых по усмотрению редакции на обложке журнала. Название файла рисунка должно содержать его номер, указанный в статье (например, "рис1.tif").  Все подрисуночные подписи представляются отдельно в одном файле.

    14. К статье должны быть приложены сведения об авторах: фамилия, имя и отчество (полностью), почтовый адрес (индекс обязателен), учёная степень, должность и место работы, контактный телефон, адрес электронной почты. Число авторов не более трёх от одной организации и не более пяти от нескольких.

    15 .Все статьи, планируемые к публикации в журнале «Автоматизация. Современные технологии», проходят процедуру рецензирования и утверждаются редколлегией.

    По результатам рецензирования статья  может быть принята  к печати, направлена автору на доработку или отклонена. Редакция оставляет за собой право сообщать автору о результатах рецензирования без предоставления рецензии.

    16. Кроме статьи в электронном виде нужно представить её распечатку с подписями всех авторов (по обычной почте или иным способом).

    17. К статье должна быть приложена справка о проверке на наличие заимствований (плагиата) из других источников на официальном сайте www.antiplagiat.ru 

    Материалы, не соответствующие данным требованиям, к публикации не принимаются. Рукописи не рецензируются и авторам не возвращаются.

    Уважаемые авторы, представляя рукопись в редакцию, Вы передаёте издателю право на её публикацию в журнале. Направление в редакцию работ, опубликованных ранее или же намеченных к публикации в других изданиях, не допускается.

    Редакция не предоставляет авторских экземпляров журнала. Если авторы желают получить журнал со своей статьёй или электронный вариант статьи (.pdf), им необходимо оформить подписку.

    Адрес электронной почты журнала: ast@mashin.ru.

    С уважением, редакция журнала.

    * * *

    П О Л О Ж Е Н И Е
    о рецензировании рукописей к статье, поступающих в редакцию журнала
    «Автоматизация. Современные технологии»

    1. В качестве рецензентов рукописей статей, поступающих для публикации в журнале «Автоматизация. Современные технологии», привлекаются известные специалисты в данной предметной области, имеющие учёную степень. Рецензентами могут стать члены редколлегии журнала.

    2. В рецензии на статью рецензент обязан определить: профиль статьи в соответствии с рубрикацией журнала; научный уровень и новизну (оригинальность) представляемых для публикации результатов, их практическую значимость; достоинства и недостатки по содержанию и форме изложения материала; конкретные рекомендации по доработке или сокращению материала статьи, если таковые возникнут; возможность (или невозможность) опубликования рецензируемой статьи в журнале «Автоматизация. Современные технологии».

    3. Рецензия в виде бумажной копии представляется в редакцию журнала в сроки, устанавливаемые редакцией.

    4. При поступлении в редакцию журнала положительных (или отрицательных) рецензий на рассматриваемую статью с ней знакомится один из членов редколлегии, курирующий рубрику, в которой предполагается публикация данной статьи, главный редактор или заместитель главного редактора и принимает решение о возможности её публикации или отклонении.

    5. Дальнейшая работа с рукописью, принятой к публикации, осуществляется редакцией в соответствии с технологическим процессом подготовки номера.

    6. Все рецензии на статью, как положительные, так и отрицательные, направляются авторам статьи для ознакомления. Анонимность рецензентов гарантируется редакцией журнала.

    7. Рукописи, подлежащие доработке, направляются редакцией авторам вместе с текстом рецензии, содержащим конкретные рекомендации по доработке статьи.

    8. Рукопись статьи, поступившая после доработки, вместе с ответом авторов при необходимости направляется рецензенту для ознакомления и дополнительного рецензирования. Рецензент должен представить (в оговоренные сроки) в редакцию повторную рецензию, на основе которой принимается решение о приёме статьи или отклонении.

    9. По рукописям статей, отклонённым на заседании редколлегии, редакция высылает авторам извещение с формулировкой: «Отклонено по решению редколлегии журнала» с кратким обоснованием, например, «статья не соответствует профилю журнала, не прошла по конкурсу и т.д.».

    10. Рецензии хранятся в издательстве и редакции журнала в течение 5 лет.

    11. Редакция журнала направляет копии рецензий в Министерство образования и науки Российской Федерации при поступлении в редакцию журнала соответствующего запроса.

    * * *

    КОДЕКС ЭТИКИ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ

    Редакция журнала руководствуется в своей деятельности Законом Российской Федерации «О средствах массовой информации», уставом редакции, а также рекомендациями и стандартами Комитета по этике научных публикаций (COPE’s Best Practice Guidelines for Journal Editors)

    Принципы профессиональной этики в деятельности редактора и издателя

     ─ Представленные на рассмотрение статьи должны содержать полученные авторами научные результаты, которые ранее нигде не публиковались. Все рукописи, поступающие в редакцию, направляются на рецензию членам редакционного совета или внешним рецензентам. Редактор журнала принимает решение о том, какие рукописи должны быть опубликованы. Рекомендации рецензентов являются основанием для принятия решения о публикации статьи.

    В случае положительного решения рецензентов и редакции статья публикуется в очередном номере журнала, авторские права сохраняются за авторами.

    ─ Редакция оценивает рукописи исключительно по их научному содержанию, безотносительно к расе, полу, сексуальной ориентации, религиозным убеждениям, этнической принадлежности, гражданства и политических взглядов авторов.

    ─ Редактор и все сотрудники редакции не имеют права раскрывать информацию о предоставленных рукописях никому, кроме авторов, потенциальных рецензентов, редакционных консультантов и издателя. Редактор и сотрудники редакции не имеют права использовать каким-либо образом неопубликованные материалы, использованные в предоставленной рукописи, без согласия автора.

     ─ В случае конфликта интересов, связанных с представленными рукописями, редактор передает рукопись для рассмотрения другому члену редсовета.

    Редакторы должны запрашивать от всех участников процесса раскрытия существующих конкурирующих интересов. Если конкуренция интересов была выявлена после публикации статьи, редакция обязана обеспечить публикацию поправок.

    Этические принципы в деятельности рецензента

     ─ Экспертная оценка помогает редактору в принятии редакционных решений и может помочь автору в улучшении его работы.

     ─ Рецензент, который считает, что его квалификации недостаточно для объективной оценки представленной научной работы, или знает, что рассмотрение ее будет слишком длительным, должен уведомить об этом редактора и отказаться от процесса рассмотрения.

     ─ Любая рукопись, переданная на экспертизу, должна рассматриваться как конфиденциальный документ. Рукопись не может быть  показана другим рецензентам или обсуждаться  с иными экспертами без разрешения главного редактора.

     ─ Отзывы о научных работах должны быть объективными. Персональная  критика автора недопустима. Рецензенты обязаны выражать свои взгляды четко и аргументированно.

     ─ Рецензенты должны выявлять опубликованные материалы в рецензируемой рукописи, которые не были процитированы авторами. Любые заявления, выводы или аргументы, которые уже использовались ранее в каких-либо публикациях, должны быть соответствующим образом оформлены как цитаты. Рецензент также обязан информировать автора о наличии сходства с какой-либо иной опубликованной работой.

     ─ Закрытая информация или идеи, полученные во время рецензирования, должны оставаться конфиденциальными и не использоваться для личной выгоды. Рецензенты не должны принимать участие в рассмотрении и оценке рукописей, в которых они лично заинтересованы.

     Принципы, которыми должен руководствоваться автор научных публикаций

     ─ Авторы предоставляют достоверные результаты проделанной работы, а также объективно оценивают значимость исследования. Статья должна содержать фактическую и ссылочную информацию в объеме, достаточном для того, чтобы  исследование можно было воспроизвести.

     ─ Авторов могут попросить предоставить исходные данные, если это возможно. Сохранять исходные материалы авторы должны в течение разумного периода времени после их публикации.

     ─ Авторы должны гарантировать оригинальность своих работ. При использовании информации, полученной из работ других лиц, необходимы ссылки на соответствующие публикации или письменное разрешение автора.

     ─ Автор не должен публиковать результаты работ более чем в одном журнале.

    Подача статьи в более чем один журнал одновременно расценивается как неэтичное поведение и является неприемлемой.

     ─ Все заимствованные материалы в рукописи должны содержать ссылки на авторов. Информация, полученная в частном порядке, путем разговора, переписки или обсуждения с третьими лицами, не должна использоваться без получения их письменного разрешения.

     ─ Список авторов должен быть ограничен теми, кто внес значительный вклад в концепцию, дизайн, исполнение или интерпретацию заявленного исследования. Все те, кто внес значительный вклад, должны быть перечислены в качестве соавторов. Те, кто принимал участие в некоторых существенных аспектах исследовательского проекта, должны быть в списке участников проекта.

    Автор должен гарантировать, что имена всех соавторов и участников проекта помещены в списки соавторов и участников, и что все соавторы ознакомились с окончательным вариантом научной работы и одобрили ее, а также дали свое согласие на ее публикацию.

    ─ Все авторы должны раскрывать в своих работах информацию, касающуюся финансовых и других значительных конфликтов интересов, которые могут повлиять на результаты исследования или их интерпретацию. Все источники финансовой поддержки проекта должны быть раскрыты.

    ─ Если автор обнаруживает существенную ошибку или неточность в своей опубликованной статье, он обязан незамедлительно уведомить об этом редактора или издателя журнала и оказать им помощь в устранении или исправлении ошибки. Если редактор или издатель узнает от третьего лица, что опубликованная работа содержит существенные ошибки, автор обязан незамедлительно убрать или исправить их, или же представить редакции доказательства правильности исходной статьи.

     

    Copyright (c) 2015, ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»

     


    Архив

    Идет загрузка
    НАЗАД
    Для перехода на предыдущую страницу используйте эту кнопку