БИОТЕХНИЧЕСКИЙ ЗАКОН И СОДЕРЖАТЕЛЬНАЯ АДЕКВАТНОСТЬ МОДЕЛИ
Метод - это способ достижения определенного результата в познании или на практике [3, с.149]. Способ определяет некоторый порядок выполнения действий, в нашем случае с исходной статистической выборкой. Поэтому показаны свойства биотехнического закона как инструмента, используемого при работе над «изготовлением» математической модели.
По аналогии с созданием технического объекта исследователю необходимо «изготовить» математическую модель для конкретных условий функционирования, то есть создать и идентифицировать экспериментальный образец исходной модели функционирования природной или эргатической (природно-антропогенной или только антропогенной) системы. По ходу изготовления конструкция модели может видоизменяться (как правило, конструкция модели будет упрощаться) в сходимости по выходным результатам к объекту исследования [1].
После доводки экспериментального образца модели встает задача серийного ее использования, то есть новая параметрическая идентификация: а) к другим условиям функционирования данной системы по данным следующих статистических выборок; б) к другим объектам, однородным к изученному объекту по структуре, действиям и условиям функционирования.
На рис. 1 приведена схема процесса решения задач с использованием ПЭВМ.
По этой схеме некоторый реальный процесс (явление - это есть мгновенный срез процесса) должен быть описан по определенной методике мысленного эксперимента путем последовательного (циклического) изучения и уяснения задачи (в нашем случае задачи получения добротной математической модели). В процессе изучения происходит отображение реального исследуемого процесса на определенные понятия и опыт исследователя [1].
Этот этап является психологически трудным, так как прежде всего здесь значительна опасность ложной эвристической идентификации фактов и факторов (переложение свойств объекта в категории факторов) и их взаимодействий. Поэтому необходима многократная повторность (если один исследователь) или применение экспертных методов для многовариантного мысленного отображения исследуемого объекта.
Путем абстрагирования (на следующем этапе), то есть исключения материальной ткани от её сущностного функционально-деятельностного каркаса, создается словесное описание исследуемого объекта. Такое сочинение на заданную тему образует эвристическую модель. Она, как правило, содержит мало количественных данных, но много известных и предполагаемых априори знаний. Однако это сочинение содержит также много двусмысленностей, что характерно для естественного языка, и неясностей (зависит от стиля писателя), а иногда и непонятных выражений (отличия в терминах) и т.п.
Для повышения определенности описания и однозначности терминов необходимо составить эвроритм, т.е. алгоритм в интуитивном смысле. В этой модели элементами являются четкие по конструкции словосочетания.
Рис. 1. Схема (эвроритм) решения инженерных (творческих, требующих знаний, умений и навыков изобретательства) задач с применением ПЭВМ
Такие эвроритмические описания могут быть смоделированы методами моделирования рассуждений [4, 5], которые позволяют повысить адекватность содержательного описания объекта моделирования. Главное здесь не количественные характеристики, а связи между фактами и элементами знаний (фреймами) об объекте исследования.
Наиболее наглядно эвроритмы можно представить в виде блок-схем, методика построения которых изложена в стандартах ЕСПД. От алгоритма для ПЭВМ эвроритм отличается тем, что в блоках приводятся не формулы, а словесные предложения [7], например, в виде технических функций [6]. На этой основе затем были созданы два метода [8] - поискового проектирования технологических комплексов и поискового конструирования их взаимно увязанных о биотехническим функциям технических компонентов.
Остальные этапы по схеме на рис. 1 хорошо известны. При построении знаковых моделей применяются общепринятые символы и условные обозначения. Качественное (эвристическая модель, эвроритм) и количественное (числовые значения факторов) в процессе моделирования могут соотноситься по-разному. Это зависит от подготовленности информации, от опыта исследователя и многих других особенностей.
Рассмотрим только наиболее характерные отношения по предельным значениям условной оси «определенность-неопределенность». Очевидно, что полная неопределенность в качественной и количественной исходной информации приводит к дилетантству, к поверхностным или общим рассуждениям. Особенно этот случай важен тогда, когда одну и ту же задачу вместе решают специалист и математик-программист. В этом случае между ними не получится технологического взаимодействия. Поэтому лучше всего, если в одном исследователе имеются свойства и специалиста и программиста-пользователя ПЭВМ.
Тогда можно рассмотреть три варианта сочетания предельных значений информированности: 1) количественные данные известны, а качественные знания о задаче неизвестны (неопределенными были еще в прошлом, утеряны со временем или не публиковались); это задачи на восстановление сущности по количественным данным; 2) количественные данные неизвестны, но содержательная часть в виде гипотезы определена; это класс задач, чаще всего расставляемых исполнителям руководителями в сферах управления, науки, техники, экономической теории и др., то есть задачи на восстановление количественных данных (по экспериментам, систематизации статистических данных и т.д.); 3) количественная и качественная информация по задаче определена; это - задачи на моделирование или перемоделирование (если конструкции ранее приняты аппроксимацией, например, в виде полиномов).
В первом случае применяют существующие знания для объяснения таблиц данных. При моделировании могут быть использованы известные математические конструкты. Хотя из самой матрицы данных можно «выловить» какое-то содержание, но в основном здесь применяют методы аппроксимации линеаризуемыми математическими функциями. Если по минимуму содержательности, получаемой из анализа самой таблицы, можно сделать заключение о соответствии данных устойчивому закону распределения (выполняют дисперсионный и корреляционный анализы, проверку на устойчивые законы распределения), то в этом случае возможно применение методов идентификации. В реальных задачах полной неопределенности в содержательности не бывает, поэтому здесь моделирование вполне возможно.
Во втором случае речь идет о логичности и доказательности только самой рабочей гипотезы. Во многих областях науки накоплены типовые содержательные ситуации, по которым можно судить о характере будущих количественных данных. Ни один эксперимент не проводится без эвристического предположения об ориентировочных оптимумах, границах изменчивости факторов и других условиях. В этом случае восстановление количественных данных - как говорят - «дело техники». Многие объекты исследования несомненно подчиняются устойчивым законам (недобросовестность в описании содержания и получении исходных данных мы исключаем) развития, строения и взаимодействия. Поэтому эвристическое понимание существенно облегчается и практически накоплен такой богатый материал, что необходима состыковка данных с обновляющимися знаниями в информационных технологиях.
В чистом виде случай содержательного моделирования, без приведения числовых данных, очень распространен. Во многих случаях достаточно просто понять характер явления или процесса, а для принятия управленческих решений иногда количественных данных даже и не требуется. Однако массовость этого случая превышает все разумные меры, из-за этого происходят социально-экономические кризисы, поэтому необходимо какое-то рациональное соответствие между всеми тремя случаями моделирования.
В третьем случае структурная определенность математической модели наиболее высока и она недостаточно достоверна для формирования новых знаний и теорий. Вот этот процесс качественно-количественного анализа и синтеза называется эвристико-статистическим моделированием. Здесь структурная определенность находится на первом месте, а количественная интерпретация рабочей гипотезы - на втором. Тогда критериями адекватности становятся: 1) понимание сущности объекта моделирования; 2) добротность, полнота и оперативность получения исходных количественных данных.
Примеры проявления биотехнического закона. Биотехнический закон проявляется как фрагмент циклично-волнового процесса даже в абиотических веществах, например, в поведении металлов. Например, в книге [9, с.177, рис.107] приведен график зависимости предела прочности при растяжении стали 40 в зависимости от температуры. Для интервала температуры была получена математическая модель предела прочности (Мпа)
(1)
при максимальной относительной погрешности =30,0% .Таким образом, из-за стрессового возбуждения структуры стали на изменение температуры нагрева предел прочности у стали 40 при 300 оС даже выше, чем при нулевой температуре.
Биотехнический закон хорошо проявляется в процессах преобразования химической энергии в механическую, например в двигателях внутреннего сгорания.
Характеристики двигателей. При проектировании машин и агрегатов с двигателями внутреннего сгорания (ДВС) применяют несколько методологических подходов. Во-первых, это применение методов определения и прогнозирования динамических нагрузок, необходимых для обоснованных расчетов на прочность и долговечность [10]. Во-вторых, это использование методов расчета энергосиловых показателей, характеризующих интенсивность взаимодействия инструментов, рабочих органов и машин с предметом обработки.
Очевидно, что в обоих случаях необходимо учитывать динамику изменения различных характеристик ДВС. Потребность в простых математических моделях скоростных, нагрузочных и иных характеристик возникает также при обосновании технологических процессов, в которых применяется то или иное устройство. Модели характеристик ДВС, прежде всего, необходимы при обосновании режимов механической обработки почвы, грунта и других материалов. Для лесных деревообрабатывающих машин [11] известны следующие подходы:
а) моделирование физико-механических свойств древесины растущих деревьев и их учет в энергосиловых расчетах, например, спиливания цепными пилами [12]; б) аналитическое и экспериментальное изучение элементарного резания, а затем с помощью нескольких видов расчетных методик переход к обоснованию параметров реальных видов инструментов и режимов резания в различных условиях [13]; в) аналитическое и экспериментальное изучение множества вариантов конструкций у механизмов резания; г) по предыдущим пунктам решение обратных задач по заданной мощности двигателя, а также, в соответствии с математическими моделями [12, c.88 - 97], определение допустимой мощности привода по условиям работоспособности механизмов резания и их деталей.
В последнем случае необходимо знание не только номинальной мощности ДВС, но и изменения значений мощности в зависимости от частоты вращения коленчатого вала. В качестве примера смоделированы характеристики ДВС бензомоторной пилы типа МП-5 "Урал" [14] и дизеля Д-442-22 Алтайского моторного завода.
Скоростная характеристика ДВС бензопилы включает в себя несколько зависимостей. При изменении частоты вращения от 4,55 до 6,55 тыс. об/мин по данным [14,c.83] получены следующие математические модели регрессии:
- мощность двигателя N e ,л.с.
; (2)
- удельный расход топлива g e , г/л.с.ч
. (3)
Экспериментальные и расчетные значения (во всех моделях сохранена размерность показателей, приведенная в первоисточнике [14]) по моделям (2) и (3) приведены в табл. 1.
Таблица 1. Изменение мощности и удельного расхода топлива двигателя бензиномоторной пилы
|
n |
N^ e |
N e |
|
, % |
n |
g^ e |
g e |
|
, % |
|
4.60 5.00 5.40 5.80 6.20 6.40 6.55 |
4.10 4.80 5.33 5.70 5.90 5.95 5.93 |
4.11 4.79 5.33 5.71 5.91 5.94 5.93 |
-0.01 0.01 -0.00 -0.01 -0.01 0.01 -0.00 |
-0.19 0.28 -0.01 -0.13 -0.09 0.21 -0.07 |
4.55 4.80 5.00 5.40 5.80 6.20 6.55 |
500 450 420 405 415 437 470 |
491 454 430 403 407 437 474 |
9.18 -4.02 -10.15 1.53 7.57 0.42 -4.27 |
1.84 -0.89 -2.38 0.38 1.82 0.10 -0.91 |
Из табл. 1 видно, что относительная максимальная погрешность < 2,5% для моделей N e и g e , т.е. уравнения (2) и (3) для описания характеристик ДВС бензопилы можно использовать с доверительной вероятностью не ниже 97,5%.
Дизель Д-442-22 (№4380, т.н. №579945) по экспериментальным данным Алтайского моторного завода для начального удельного расхода топлива g e0 = 163,7 г/л.с.ч имеет следующую скоростную характеристику (табл. 2)
(4)
при n = 1,2 ...1,8 тыс. об/мин.
Таблица 2. Изменение мощности двигателя Д-442-22
|
n, тыс. об/мин |
N ^ e, л.с. |
N e, л.с. |
, л.с. |
, % |
|
1200 1300 1400 1500 1600 1700 1725 1751 1763 1777 1800 |
109.0 118.0 123.0 125.0 124.0 121.0 121.0 121.0 121.0 121.0 117.0 |
109.0 118.0 123.1 124.7 124.1 122.1 121.3 120.5 120.1 119.6 118.6 |
0.01 -0.01 -0.09 0.29 -0.10 -1.06 -0.34 0.50 0.90 1.44 -1.63 |
0.01 -0.01 -0.08 0.23 -0.08 -0.88 -0.28 0.41 0.75 1.19 -1.40 |
Из табл. 2 видно, что модель (4) с высокой точностью описывает изменение мощности дизеля. При этом фактические значения n достигают 1843 об/мин. Однако в диапазоне 1800...1843 об/мин модель (4) имеет более высокую погрешность. Общеизвестно, что эксплуатационная частота вращения дизеля n < 1,8 тыс.об/мин.
Формула (4) содержит две, одинаковые по структуре, составляющие. Вторая составляющая характеризует приспособляемость двигателя к внешним нагрузкам. Коэффициент приспособляемости будет вычисляться по отношению ко второй части формулы (4). Формулы (2) и (4) обладают простотой в сравнении с известной для машиностроителей формулой Лейдермана
, (5)
в которой необходимо знать дополнительно факторы: - номинальная мощность; - номинальные обороты ДВС; А, В, С - эмпирические коэффициенты для типа двигателя.
Причем в формуле (2) при расчетах можно не знать значений номинального числа оборотов и номинальной мощности. Нагрузочной характеристикой называют зависимость расхода топлива и других показателей от мощности ДВС при заданном числе оборотов коленчатого вала. По данным [14, c.84] при n = 5800 об/мин в интервале N e = 0,75 ...5,75 л.с. нами были получены регрессионные модели (табл. 3):
- удельный расход топлива, г/л.с.ч
; (6)
- часовой расход топлива, кг/ч
. (7)
Таблица 3. Изменение удельного и часового расхода топлива при n = 5800 об/мин
|
N e л.с. |
Удельный расход топлива, г/л.с.ч |
Часовой расход топлива, кг/ч |
||||||
|
g^ e |
g e |
|
, % |
G^ m |
G m |
|
, % |
|
|
0.75 1.50 2.00 3.00 4.00 5.00 5.75 |
720 500 400 370 380 420 450 |
664 526 444 352 355 415 474 |
56.1 -25.8 -43.7 18.0 25.0 4.9 -24.2 |
7.8 -5.2 -10.9 4.9 6.6 1.2 -5.4 |
0.71 0.75 0.87 1.25 1.64 2.05 2.33 |
0.69 0.77 0.88 1.23 1.65 2.06 2.32 |
0.020 -0.018 -0.010 0.025 -0.008 -0.009 0.006 |
2.8 -2.4 -1.2 2.0 -0.5 -0.4 0.3 |
Из табл. 3 видно, что модель (6) адекватна экспериментальным данным с доверительной вероятностью около 90%, а модель (7) - более 95%. Предложенные зависимости позволяют создавать различные типы имитационных моделей.
Эргатическая система. Операторы лесозаготовительных машин достигают полной производительности после некоторого периода обучения и практической работы для адаптации к новой машине. По данным ФМГ «Тимберджек» доля выработки от нормального уровня производительности изменяется в соответствии с уравнениями (табл. 4):
- комплекс (ВПМ + трелевщик) ; (7)
- комплекс (харвестер + форфордер) , (8)
где t M - время практической работы оператора на новой машине (0 .. 9 месяцев для первого комплекса машин и 0 .. 17 месяцев для второго, по технолоии более сложного).
Таблица 4. Доля производительности оператора машины от опыта
|
Время обучения t M,мес. |
Валочно-пакетирующая машина |
Харвестерная машина для сортиментов |
||||||
|
|
|
|
, % |
|
|
|
,% |
|
|
1 2 3 4 5 6 7 9 12 |
0.29 0.50 0.66 0.77 0.85 - 0.93 1.00 - |
0.30 0.50 0.65 0.76 0.85 - 0.95 0.99 - |
-0.01 0.00 0.01 0.01 0.00 - -0.02 0.01 - |
-3.5 0.0 1.5 1.3 0.0 - -2.2 1.0 - |
0.20 0.36 0.49 0.60 0.66 0.71 - 0.81 0.90 |
0.216 0.364 0.482 0.578 0.656 0.718 - 0.830 0.884 |
-0.016 -0.004 0.008 0.022 0.004 -0.008 - -0.020 0.016 |
-8.0 -1.1 1.6 3.7 0.6 -1.1 - -2.5 1.8 |
Таким образом, технологическое взаимодействие должно рассматривать процессы теоретического обучения, приобретения практических навыков и опыта по повышению производительности труда совместно как единый технологический процесс динамического совершенствования как персонала, так и технологического (в нашем случае лесозаготовительного) комплекса.
Статья опубликована при поддержке гранта 3.2.3/4603 МОН РФ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
- Мазуркин, П.М. Статистическое моделирование. Эвристико-математический подход / П.М. Мазуркин. - Научное издание. - Йошкар-Ола: МарГТУ, 2001. - 100с.
- Ломов, Б.Ф. Принцип активного оператора в инженерной психологии / Б.Ф. Ломов // Наука и человечество. Международный ежегодник. - М.: Знание, 1982. - С.53-67
- Попов, Е.В. Гносеологическая сущность технического творчества / Е.В. - Воронеж: Изд-во Воронежского университета, 1977. - 172 с.
- Поспелов, Д.А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов /
Д.А. Поспелов. - М.: Радио и связь, 1989. - 184 с. - Поспелов, Г.С. Искусственный интеллект - основа новой информационной технологии / Г.С. Поспелов. - М.: Наука, 1988. - 280 с.
- Мазуркин, П.М. Анализ технических функций / П.М. Мазуркин. Марийск. политехн. институт. - Йошкар-Ола; 1989. - 111 с. - Деп. ВНИПИЭИлеспром, №2436-лб89.
- Мазуркин, П.М. Оформление дипломных и курсовых проектов / П.М. Мазуркин // Методические указания для студентов технологических специальностей. - Йошкар-Ола: МарПИ, 1977. - 32 с.
- Мазуркин, П.М. Методы поискового проектирования / П.М. Мазуркин, А.И. Половинкин; Марийск. политех. ин-т. - М., 1989. - 103 с. - Деп. в НИИВШ, №908-89.
- Некрасов, С.С. Сопротивление хрупких материалов резанию / С.С. Некрасов. - М.: Машиностроение, 1971. -186 с.
- Александров, В.А. Моделирование технологических процессов лесных машин: Учебник для вузов Ъ В.А. Александров. - М.: Экология, 1995. - 256 с.
- Мазуркин, П.М. Функциональная классификация лесных машин / П.М. Мазуркин // Лесной журнал. - 1994. - №1. - С.47-50.
- Люманов, Р. Машинная валка леса /
Р. Люманов. - М.: Лесн. пром-сть, 1990. - 280 с. - Любченко, В.И. Резание древесины и древесных материалов: Учеб. пос. / В.И. Любченко - М.: Лесн. пром-сть, 1986. - 296 с.
- Моторные инструменты для лесозаготовок (теория, конструкция, эксплуатация) / Полищук А.П., Шмаков Д.К., Кретов В.С. и др. - М.:Лесн. пром-сть, 1970. - 232 с.
Отзывы (через Facebook):
Оставить отзыв с помощью аккаунта FaceBook:
Статья в формате PDF 117 KB...
23 01 2020 19:30:31
Статья в формате PDF 129 KB...
22 01 2020 15:14:46
Статья в формате PDF 259 KB...
21 01 2020 0:16:41
Статья в формате PDF 99 KB...
20 01 2020 8:44:30
Статья в формате PDF 101 KB...
19 01 2020 7:42:10
Статья в формате PDF 121 KB...
18 01 2020 9:40:46
Статья в формате PDF 395 KB...
17 01 2020 18:51:52
Малоизученным направлением в диагностике психосоматических заболеваний является исследование физико-химических характеристик крови. Методы, применяемые в диагностике и контроле лечения психосоматических заболеваний в целом, и задержке психического развития в частности ( З П Р), являются достаточно субъективными. Во многом это обусловлено отсутствием однозначных лабораторно-диагностических методов, позволяющих осуществлять диагностику на ранних этапах заболевания. Целью нашего исследования явилось изучение особенностей И К – спектра сыворотки крови детей подросткового возраста. В качестве субстрата для исследования использовали сыворотку крови больных детей, которую затем подвергали И К-спектроскопии с регистрацией спектров поглощения в области 3500-963 см-1. Исследована сыворотка крови 30 детей с диагнозом З П Р и 30 здоровых, сопоставимых по возрасту и полу. Было проведено сравнение И К-спектра сыворотки крови больных с З П Р и здоровых доноров. Достоверно выявлена разница показателей инфракрасной спектрометрии в норме и патологии, а так же проверена эффективность применяемой терапии. Таким образом, с помощью И К-спектрометрии установлены особенности спектров сыворотки крови детей подросткового возраста и выявлены отличия в спектре у детей с З П Р и динамические изменения в процессе лечения, что может использоваться для диагностики данной патологии, а так же для контроля за эффективностью проводимого лечения. ...
16 01 2020 22:58:45
Статья в формате PDF 114 KB...
15 01 2020 22:46:54
Статья в формате PDF 147 KB...
13 01 2020 3:43:15
Изучено влияние высококремнистых природных добавок на качество птицеводческой продукции. Установлено, что включение природных добавок в рацион кур-несушек улучшает прочность скорлупы, что непосредственно ведет к снижению процента боя яиц, повышению инкубационных показателей яиц и увеличению процента вывода цыплят. ...
11 01 2020 17:15:34
Статья в формате PDF 253 KB...
10 01 2020 20:35:21
Статья в формате PDF 266 KB...
09 01 2020 20:49:15
Статья в формате PDF 315 KB...
08 01 2020 0:46:25
Статья в формате PDF 113 KB...
06 01 2020 18:37:17
Статья в формате PDF 317 KB...
05 01 2020 9:33:44
Статья в формате PDF 321 KB...
04 01 2020 19:13:19
Статья в формате PDF 113 KB...
03 01 2020 18:48:18
Статья в формате PDF 98 KB...
02 01 2020 18:28:36
В статье говорится о видах парадействий в языке и исследованиях невербальных элементов в языкознании. ...
01 01 2020 18:33:25
Статья в формате PDF 253 KB...
31 12 2019 9:50:31
Статья в формате PDF 112 KB...
30 12 2019 1:57:10
В работе сформулированы принципы валеологического мировоззрения как образца устремлений, выполняющих ориентационную, нормирующую, прогностическую функции в отношении здоровья и здорового образа жизни. ...
29 12 2019 15:34:14
Статья в формате PDF 113 KB...
28 12 2019 5:44:26
Статья в формате PDF 107 KB...
27 12 2019 18:39:30
Статья в формате PDF 321 KB...
26 12 2019 1:17:41
Статья в формате PDF 106 KB...
25 12 2019 17:39:25
Статья в формате PDF 109 KB...
24 12 2019 12:25:40
Установлено, что предпосевное замачивание семян и опрыскивание вегетирующих растений хлопчатника (Gossipium hirsutum L.) растворами сочетаний фитогормонов кинетина ( К Н) и гибберелловой кислоты ( Г К) и совместно с витаминами никотиновой кислотой ( Н К) и пантотеновой кислотой ( П К) эффективно стимулирует полевую всхожесть семян, рост стебля и образование побегов, среднюю площадь листа и общую фотосинтетическую листовую поверхность, улучшение водного режима. Также отмечено увеличение числа коробочек, длины волокна и выхода волокна с растения от 34,6 до 60,4 %. Наиболее эффективно предпосевное замачивание семян сочетанием фитогормонов совместно с витаминами. ...
23 12 2019 1:31:58
Статья в формате PDF 117 KB...
20 12 2019 4:40:30
Статья в формате PDF 128 KB...
19 12 2019 5:31:22
Статья в формате PDF 115 KB...
18 12 2019 15:44:48
В рамках данной статьи была построена математическая модель старения в форме онтогенетического компромисса процессов канцерогенеза и оксидативного стресса. Старение присуще всем объектам живой и неживой природы. Накопление повреждений в результате оксидативногостресса приводит к зависимому от возраста повреждению тканей, канцерогенезу и, наконец, к старению. С одной стороны, действие активных форм кислорода приводит к повреждению клеток, и, как следствие, к раку. С другой стороны, активные формы кислорода являются средством борьбы с опухолевыми клетками. Компромисс состоит в поддержании уровня свободных радикалов, эффективно подавляющего опухолевые клетки, и в то же время не сильно наносящего вред организму. На основе математической разработана имитационная компьютерная модель старения с возможностью изменений параметров интенсивностей появления опухолевых клеток, размножения, негативного воздействия свободных радикалов, ответа иммунитета. Проведен эксперимент по выявлению максимальной средней продолжительности жизни в зависимости от параметра гомеостатической характеристики. ...
17 12 2019 7:23:24
Статья в формате PDF 94 KB...
16 12 2019 21:24:39
Статья в формате PDF 113 KB...
15 12 2019 11:20:14
Статья в формате PDF 104 KB...
14 12 2019 4:35:11
Статья в формате PDF 113 KB...
12 12 2019 1:22:32
Статья в формате PDF 104 KB...
11 12 2019 5:16:26
Статья в формате PDF 120 KB...
10 12 2019 21:30:11
Статья в формате PDF 102 KB...
09 12 2019 20:45:13
Статья в формате PDF 168 KB...
08 12 2019 15:27:21
Статья в формате PDF 138 KB...
06 12 2019 18:52:23
Статья в формате PDF 249 KB...
05 12 2019 0:32:20
В работе представлены результаты исследования влияния высокоинтенсивных физических факторов электрического поля коронного разряда ( Э П К Р), создаваемого установкой « Экран», и некогерентных световых импульсов ( Н С И), создаваемых установкой « Стимул» [1, 2], на семена овощных культур, с целью повышения урожайности. По результатам исследования выявлено, что все использованные в эксперименте режимы высокоинтенсивного физического воздействия на семена овощных культур оказывают стимулирующий биологический эффект при оценке урожайности. Определено, что наиболее эффективными режимами Э П К Р для повышения урожайности овощных культур являются режимы с напряженностью электрического поля 3,5 к В/см и 5 к В/см. Выявлено, что наиболее эффективными режимами Н С И для повышения урожайности овощных культур является режим с запасенной суммарной электрической энергией импульсного источника энерго-питания 80 к Дж. Показано, что при воздействии на посадочный материал картофеля Н С И с запасенной суммарной электрической энергией 40 к Дж наблюдается стимулирование роста, развития, повышение всхожести и сокращение вегетационного периода картофеля. Кроме того, данное физическое воздействие вызывает повышение качества урожая картофеля, т.к. вес и количество крупных и средних клубней в опытной группе значительно больше, чем в контрольной. ...
04 12 2019 18:55:13
Статья в формате PDF 175 KB...
03 12 2019 6:37:29
Статья в формате PDF 98 KB...
02 12 2019 4:43:36
Статья в формате PDF 348 KB...
01 12 2019 10:33:26
Статья в формате PDF 257 KB...
30 11 2019 0:58:49
Статья в формате PDF 104 KB...
29 11 2019 23:41:38
Статья в формате PDF 137 KB...
26 11 2019 4:49:36
Статья в формате PDF 257 KB...
25 11 2019 17:43:46
Статья в формате PDF 114 KB...
24 11 2019 6:50:54
Статья в формате PDF 127 KB...
23 11 2019 23:29:30
В сообщении представлены сведения о трансформации населения охотничье-промысловых млекопитающих при освоении Чаяндинского лицензионного участка ( Западная Якутия). Материалы собраны в 2009–2011 гг. В результате проведенных учетных работ и опросных сведений на территории лицензионного участка выявлено обитание 10 видов охотничье-промысловых млекопитающих из 20 видов, обитающих на территории Западной Якутии. На настоящий момент существенных изменений численности охотничье-промысловых животных на лицензионном участке не происходит. В целом воздействие геологоразведочных работ на нефть и газ носят локальный характер. ...
22 11 2019 11:57:21
Статья в формате PDF 99 KB...
21 11 2019 20:42:42
Статья в формате PDF 138 KB...
20 11 2019 10:24:46
Статья в формате PDF 101 KB...
19 11 2019 0:53:45
Статья в формате PDF 106 KB...
18 11 2019 19:33:22
Статья в формате PDF 111 KB...
17 11 2019 4:30:15
Статья в формате PDF 254 KB...
16 11 2019 14:56:45
Статья в формате PDF 104 KB...
15 11 2019 18:43:10
Статья в формате PDF 274 KB...
13 11 2019 2:29:49
Статья в формате PDF 119 KB...
12 11 2019 13:51:13
Для налаживания лесной аренды и рационализации лесопользования, прежде всего, в части заготовки кругляка выборочными рубками деревьев по долгосрочным проектам освоения лесов, требуется сортиментацию проводить непосредственно в конкретном лесном древостое, причем задолго до проведения самой заготовки древесины. На основе применения биотехнических закономерностей и простой шкалы качества сортиментов показана методика сортиментации лесных деревьев. ...
11 11 2019 21:20:20
Статья в формате PDF 104 KB...
10 11 2019 22:23:18
Статья в формате PDF 139 KB...
08 11 2019 19:50:44
Статья в формате PDF 259 KB...
07 11 2019 21:50:33
Статья в формате PDF 119 KB...
05 11 2019 0:45:13
Статья в формате PDF 118 KB...
04 11 2019 14:12:35
Статья в формате PDF 131 KB...
01 11 2019 12:44:32
Статья в формате PDF 122 KB...
31 10 2019 12:47:48
Рассмотрена экономико-математическая модель конкуренции двух фирм на однородном рынке сбыта. Приводится формулировка соответствующей задачи Коши для системы обыкновенных дифференциальных уравнений первого порядка, описывающей динамику развития системы, которая может быть легко обобщена на случай произвольного количества конкурирующих предприятий. Дана экономическая интерпретация полученных результатов. ...
29 10 2019 2:12:39
Статья в формате PDF 130 KB...
28 10 2019 2:11:18
Статья в формате PDF 102 KB...
27 10 2019 14:41:38
Статья в формате PDF 118 KB...
26 10 2019 17:35:35
Статья в формате PDF 104 KB...
25 10 2019 19:12:32
Разработана математическая модель прогнозирования инфекционной заболеваемости на модели природно-очаговой инфекции, возбудителем которой является вирус клещевого энцефалита. Математическая модель представлена в виде аддитивного временного ряда, включающая тренд, случайные компоненты и сезонные составляющие, имеющие разную периодичность: менее года, 3 года и многолетнюю. ...
24 10 2019 7:24:12
Статья в формате PDF 495 KB...
23 10 2019 14:29:27
Статья в формате PDF 116 KB...
22 10 2019 5:39:55
Статья в формате PDF 100 KB...
21 10 2019 7:45:57
Статья в формате PDF 254 KB...
20 10 2019 23:47:42
Статья в формате PDF 214 KB...
18 10 2019 9:54:17
Статья в формате PDF 158 KB...
16 10 2019 23:36:49
Статья в формате PDF 129 KB...
15 10 2019 3:54:11
Статья в формате PDF 114 KB...
13 10 2019 16:53:57
Статья в формате PDF 116 KB...
12 10 2019 7:26:32
Статья в формате PDF 134 KB...
10 10 2019 6:16:15
Статья в формате PDF 99 KB...
09 10 2019 2:55:37
Статья в формате PDF 95 KB...
08 10 2019 23:54:19
Статья в формате PDF 109 KB...
07 10 2019 7:58:45
Статья в формате PDF 138 KB...
06 10 2019 6:29:25
Статья в формате PDF 95 KB...
05 10 2019 1:18:30
Статья в формате PDF 111 KB...
04 10 2019 0:45:32
Статья в формате PDF 123 KB...
03 10 2019 22:59:54
Статья в формате PDF 433 KB...
02 10 2019 4:47:31
Статья в формате PDF 113 KB...
01 10 2019 15:21:47
Статья в формате PDF 192 KB...
30 09 2019 10:24:35
Статья в формате PDF 236 KB...
29 09 2019 18:38:30
Статья в формате PDF 110 KB...
26 09 2019 11:35:35
Статья в формате PDF 101 KB...
25 09 2019 5:22:13
Статья в формате PDF 218 KB...
24 09 2019 15:47:36
Статья в формате PDF 140 KB...
23 09 2019 17:22:53
Проведен анализ эффективности различных типов фитнес-программ в коррекции избыточной массы тела женщин юношеского и зрелого возраста. Применяемые физические нагрузки отличались характером нагрузки и наличию/отсутствию компонента коррекции питания. Исследовали антропометрические показатели, И М Т, определяли содержание жировой массы в организме методом калипометрии в динамике 6-месячного тренировочного цикла. Проводили промежуточные исследования: в середине, через 3 месяца от начала тренировочного цикла. В исследовании приняли участие 93 практически здоровые женщины с избыточной массой тела, не имеющие эндокринных заболеваний и противопоказаний к занятиям физической культурой. Выделены группы в зависимости от типа программы (I, II), а также подгруппы (Ia, IIa) в зависимости от возраста: 18–21 год (I и II, n = 17 и n = 17, соответственно) и 36–45 лет (Ia, IIa, n = 30 и n = 29, соответственно). Показана динамика и статистическая значимость различий в группах, проведен сравнительный анализ между группами. Выявлена более высокая физиологическая эффективность программы I, базирующейся на смешанном характере тренировки, многовариантной схеме упражнений с мониторированием и коррекцией характера питания. ...
22 09 2019 12:23:38
Статья в формате PDF 127 KB...
21 09 2019 17:27:13
Статья в формате PDF 135 KB...
20 09 2019 5:13:59
Статья в формате PDF 355 KB...
19 09 2019 18:24:57
Статья в формате PDF 109 KB...
18 09 2019 21:10:58
Статья в формате PDF 122 KB...
17 09 2019 11:29:58
Статья в формате PDF 101 KB...
16 09 2019 15:44:20
Статья в формате PDF 112 KB...
15 09 2019 8:27:42
Статья в формате PDF 292 KB...
14 09 2019 16:23:55
Статья в формате PDF 116 KB...
13 09 2019 9:39:30
Статья в формате PDF 117 KB...
12 09 2019 12:29:47
Статья в формате PDF 130 KB...
11 09 2019 12:58:21
Статья в формате PDF 321 KB...
10 09 2019 13:20:30
Краниальные брыжеечные лимфатические узлы у новорожденных белой крысы располагаются главным образом вдоль ствола одноименной артерии и отличаются слабо дифференцированной паренхимой. ...
09 09 2019 7:44:33
Статья в формате PDF 110 KB...
08 09 2019 12:14:36
Статья в формате PDF 136 KB...
07 09 2019 15:30:41
Статья в формате PDF 102 KB...
06 09 2019 15:19:40
Статья в формате PDF 258 KB...
05 09 2019 12:15:37
Статья в формате PDF 153 KB...
04 09 2019 15:35:18
Статья в формате PDF 286 KB...
03 09 2019 11:57:47
В статье рассматривается вопрос долговременного архивного хранения угасающих документов. Проанализированы сложности, возникающие при их микрофильмировании. Предложена методика предварительной компьютерной обработки сканированных изображений таких документов, обеспечивающая повышение качества их визуального восприятия до требований государственного стандарта к микрофильмируемым оригиналам. Обработанные изображения в дальнейшем могут быть выведены на фотоплёнку с использованием COM-систем (Computer Output Microfilm), либо распечатаны на бумажный носитель и микрофильмированы обычным способом. ...
02 09 2019 15:27:40
Статья в формате PDF 89 KB...
31 08 2019 7:17:13
Статья в формате PDF 111 KB...
30 08 2019 12:10:50
Статья в формате PDF 293 KB...
29 08 2019 10:22:35
Статья в формате PDF 118 KB...
28 08 2019 23:37:39
Еще:
Обзоры -1 :: Обзоры -2 :: Обзоры -3 :: Обзоры -4 :: Обзоры -5 :: Обзоры -6 :: Обзоры -7 :: Обзоры -8 :: Обзоры -9 :: Обзоры -10 :: Обзоры -11 ::
Последовательность подготовки научной работы может быть такой: