Издательство
Каталог
Авторам
Рекламодателям
КонтактыВНИМАНИЕ!
Новый адрес редакций журналов Колодезный пер., 2 А.
ООО «Издательство «Инновационное машиностроение»
- КНИГИ Прайс-лист
- ЖУРНАЛЫ Прайс-лист
Книги и журналы, просмотренные ранее
Статьи автора
К последнему номеру журналаВсе статьи автора в журнале: Дьяков В.И.
- Алгоритмы программного управления технологическим процессом изготовления деталейAlgorithms for program control of technological parts manufacturing processАвторы статьиAuthorsДьяков И.Ф.Dyakov I.F.Моисеев Ю.В.Moiseev YU.V.Дьяков В.И.Dyakov V.I.i.dyakov@ulstu.rui.dyakov@ulstu.ru
Алгоритмы программного управления технологическим процессом изготовления деталей
УДК 658. 51:621
DOI: 10. 36652/0869-4931-2023-77-9-387-395
Предложены алгоритмы программного управления технологическим процессом изготовления деталей, используемых в машиностроении. В основу программного обеспечения положена функциональная подсистема, соответствующая методам оптимизации. Технологический процесс приведен в виде алгоритмов, блоков, задач и настройки. Проанализированы технологические процедуры изготовления деталей машин. Показаны параметры настройки управляющих циклограмм, которые направлены на создание унифицированного программного обеспечения и средств оперативной настройки на конкретные задачи изготовления деталей машин, обеспечивающие точность обработки с минимальными временными затратами.
Ключевые слова
унифицированный алгоритм, технологическая процедура, оптимизация, математическая модель, операция, параметр настройки, степень детализации
Algorithms for program control of technological parts manufacturing process
Algorithms for program control of the technological process of manufacturing parts used in mechanical engineering are proposed. The software is based on a functional subsystem corresponding to optimization methods. The technological process is presented in the form of algorithms, blocks, tasks and settings. Technological procedures for the manufacture of machine parts are analyzed. The parameters for setting the control cyclograms are shown, which are aimed at creating unified software and means of operational adjustment for specific tasks in the manufacture of machine parts, which ensure the accuracy of processing with minimal time costs.
Keywords
unified algorithm, technological procedure, optimization, mathematical model, operation, setting parameter, specification level
- Энергетические потери — ресурсный показатель надежности транспортного средстваEnergy losses — a resource indicator of the vehicle reliabilityАвторы статьиAuthorsДьяков И.Ф.Dyakov I.F.Моисеев Ю.В.Moiseev YU.V.Дьяков В.И.Dyakov V.I.i.dyakov@ulstu.ru, yurymoiseev@mail.ru, v.dyakov72@vail.rui.dyakov@ulstu.ru, yurymoiseev@mail.ru, v.dyakov72@vail.ru
Энергетические потери — ресурсный показатель надежности транспортного средства
УДК 621.3.017:656.13
DOI: 10.36652/0869-2025-79-2-51-54
Рассмотрены энергетические потери транспортного средства при движении, возникающие при колебании подрессоренной массы и определяемые по площади петли гистерезиса. Показано, что тяговая динамика транспортного средства связана с функциональными зависимостями между конструктивными параметрами и топливно-экономическими свойствами.
Ключевые слова
нагрузочный режим, сопротивление движению, коэффициент вязкого трения, вероятность безотказной работы, диагностирование технического состояния транспортного средства
Energy losses — a resource indicator of the vehicle reliability
The energy losses of a vehicle during movement, arising from the oscillation of the sprung mass and determined by the area of the hysteresis loop, are considered. It is shown that the traction dynamics of a vehicle is associated with functional dependencies between design parameters and fuel-economic properties.
Keywords
load mode, driving resistance, viscous friction coefficient, probability of failure-free operation, diagnostics of the vehicle technical condition
- Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сетиForecasting the need for spare parts of a vehicle based on a neural networkАвторы статьиAuthorsДьяков И.Ф.Dyakov I.F.Моисеев Ю.В.Moiseev YU.V.Дьяков В.И.Dyakov V.I.i.dyakov@ulstu.rui.dyakov@ulstu.ru
Прогнозирование потребности в запасных частях транспортного средства на основе нейронной сети
УДК 629.33:004:032.26.
DOI: 10.36652/0869-4931-2025-79-7-305-309
Рассмотрен метод прогнозирования потребности в запасных частях для проведения текущего ремонта в условиях эксплуатации. Приведены значения энергозатрат на перевозку грузов и деформацию деталей, выраженные в аналитической форме. Для прогнозирования долгосрочного запаса деталей использованы сверточные нейронные сети, которые способны эффективно извлекать локальные паттерны. Предложенная архитектура нейронной сети позволяет ускорить процесс обучения за счет обратного распространения ошибки и повысить качество ее работы. Алгоритм обратного распространения является эффективным средством для обучения многослойных нейронных сетей.
Ключевые слова
прогнозирование, запасные части, текущий ремонт, энергозатраты, нейросетевая технология, алгоритм обучения
Forecasting the need for spare parts of a vehicle based on a neural network
A method for forecasting the need for spare parts for routine repairs under operating conditions is presented. The energy consumption values for cargo transportation and parts deformation are presented, expressed in analytical form. Convolutional neural networks, which are capable of effectively extracting local patterns, are used to forecast the long-term stock of parts. The proposed neural network architecture allows accelerating the learning process due to backpropagation of errors and improving the quality of its operation. The backpropagation algorithm is an effective means for training multilayer neural networks.
Keywords
forecasting, spare parts, routine repairs, energy consumption, neural network technology, learning algorithm
- Определение технологии перегрузки транспортного средства на основе нейронной сетиDefinition of a vehicle overload technology on the basis neural networkАвторы статьиAuthorsДьяков И.Ф.Dyakov I.F.Моисеев Ю.В.Moiseev YU.V.Дьяков В.И.Dyakov V.I.i.dyakov@ulstu.ru, yurymoiseev@mail.ru, v.dyakov72@vail.rui.dyakov@ulstu.ru, yurymoiseev@mail.ru, v.dyakov72@vail.ru
Определение технологии перегрузки транспортного средства на основе нейронной сети
УДК 629.33:004.032.26
DOI: 10.36652/0869-4931-2026-80-5-204-209
Рассмотрены возможности нагружения транспортных средств с учетом энергетических свойств при проектировании и эксплуатации. По их значениям определены нагрузочные свойства и возможности их прогнозирования на основе нейронной сети. Приведены результаты, полученные в условиях эксплуатации, и даны рекомендации нагрузочных режимов.
Ключевые слова
транспортное средство, энергозатраты, коэффициент перегрузки, коэффициент демпфирования, нейронная сеть, прогнозирования
Definition of a vehicle overload technology on the basis neural network
Vehicle loading capabilities are considered, taking into account their energy properties during design and operation. Based on these values, load properties and the possibility of predicting them using a neural network are determined. Results obtained under operating conditions are presented, and recommendations for load modes are provided.
Keywords
vehicle, energy consumption, overload coefficient, damping factor, neural network, prediction
