WWW.BOOK.LIB-I.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Электронные ресурсы
 


Pages:   || 2 | 3 |

«ISSN 2308-4804 SCIENCE AND WORLD International scientific journal № 1 (41), 2017, Vol. I Founder and publisher: Publishing House «Scientific survey» The journal is founded in 2013 ...»

-- [ Страница 1 ] --

ISSN 2308-4804

SCIENCE AND WORLD

International scientific journal

№ 1 (41), 2017, Vol. I

Founder and publisher: Publishing House «Scientific survey»

The journal is founded in 2013 (September)

Volgograd, 2017

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

UDC 53:51+54+67.02+93:902+7.06

LBC 72

SCIENCE AND WORLD

International scientific journal, № 1 (41), 2017, Vol. I

The journal is founded in 2013 (September) ISSN 2308-4804 The journal is issued 12 times a year The journal is registered by Federal Service for Supervision in the Sphere of Communications, Information Technology and Mass Communications.

Registration Certificate: ПИ № ФС 77 – 53534, 04 April 2013 Impact factor of the journal «Science and world» – 0.325 (Global Impact Factor 2013, Australia) Impact factor of the journal «Science and world» – 0.350 (Open Academic Journals Index, Russia)

EDITORIAL STAFF:

Head editor: Musienko Sergey Aleksandrovich Executive editor: Manotskova Nadezhda Vasilyevna Lukienko Leonid Viktorovich, Doctor of Technical Science Borovik Vitaly Vitalyevich, Candidate of Technical Sciences Dmitrieva Elizaveta Igorevna, Candidate of Philological Sciences Valouev Anton Vadimovich, Candidate of Historical Sciences Kislyakov Valery Aleksandrovich, Doctor of Medical Sciences Rzaeva Aliye Bayram, Candidate of Chemistry Matvienko Evgeniy Vladimirovich, Candidate of Biological Sciences Kondrashihin Andrey Borisovich, Doctor of Economic Sciences, Candidate of Technical Sciences Authors have responsibility for credibility of information set out in the articles.

Editorial opinion can be out of phase with opinion of the authors.

Address: Russia, Volgograd, Angarskaya St., 17 «G»

E-mail: info@scienceph.ru Website: www.scienceph.ru Founder and publisher: Publishing House «Scientific survey»

House «Scientific survey», 2017 © Publishing ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

УДК 53:51+54+67.02+93:902+7.06 ББК 72 НАУКА И МИР Международный научный журнал, № 1 (41), 2017, Том 1 Журнал основан в 2013 г. (сентябрь) ISSN 2308-4804 Журнал выходит 12 раз в год Журнал зарегистрирован Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций.

Свидетельство о регистрации средства массовой информации ПИ № ФС 77 – 53534 от 04 апреля 2013 г.

Импакт-фактор журнала «Наука и Мир» – 0.325 (Global Impact Factor 2013, Австралия) Импакт-фактор журнала «Наука и Мир» – 0.350 (Open Academic Journals Index, Россия)

РЕДАКЦИОННАЯ КОЛЛЕГИЯ:

Главный редактор: Мусиенко Сергей Александрович Ответственный редактор: Маноцкова Надежда Васильевна Лукиенко Леонид Викторович, доктор технических наук Боровик Виталий Витальевич, кандидат технических наук Дмитриева Елизавета Игоревна, кандидат филологических наук Валуев Антон Вадимович, кандидат исторических наук Кисляков Валерий Александрович, доктор медицинских наук Рзаева Алия Байрам, кандидат химических наук Матвиенко Евгений Владимирович, кандидат биологических наук Кондрашихин Андрей Борисович, доктор экономических наук, кандидат технических наук За достоверность сведений, изложенных в статьях, ответственность несут авторы.

Мнение редакции может не совпадать с мнением авторов материалов.





Адрес редакции: Россия, г. Волгоград, ул. Ангарская, 17 «Г»

E-mail: info@scienceph.ru www.scienceph.ru Учредитель и издатель: Издательство «Научное обозрение»

–  –  –

Physical and mathematical sciences Paley I.A.

ON THE PARAMETRICAL MODEL

OF WORD LENGTH DISTRIBUTION ON THE EXAMPLE OF HEBREW

Urgenishbekov A.T., Kenzheyev Ye.S., Tursynbay S.A., Tursymatova O.I.

FLUCTUATION OF VISCOELASTIC PLATES DUE TO TEMPERATURE

Chochiev T.Z.

ON THE NEW WAY OF SOLUTION

OF THE NONLINEAR EQUATION OF SECOND ORDER

–  –  –

Technical sciences Aralbayev T.Z., Kaskinov I.I.

SIGNATURE-BASED METHOD OF USER

BEHAVIOR BASED ON THE AUTOMATA THEORY

Glazkov V.V.

THE WORK OF OBJECT BEARING FINDER USING ACOUSTIC SIGNAL

Glazkov V.V.

THE WORK OF DISCRIMINATOR OF GROUND

AND AERIAL OBJECTIVES USING ACOUSTIC SIGNAL

Kononkov E.V., Kayumov O.O.

ON THE ISSUE OF THE SOFTWARE LOCALIZATION

Nurumgaliyev A.Kh., Toleuova A.R., Zhaslan R.K., Alkenova A.B., Kucherova A.S.

MICROALLOYING OF STRUCTURAL CARBON STEELS AIMED

AT INCREASE IN HARDENING CAPACITY AND STRUCTURAL INTEGRITY

Palmov S.V., Deniskova A.O.

WHAT IS BIG DATA?

Pinegin K.V.

RESEARCH OF RECOVERY PROCESS FOR GALVANIC CELLS

Rybakova I.A., Orlov S.P.

COMPLEX EFFICIENCY ASSESSMENT OF USING CRM-SYSTEMS IN ORGANIZATIONS

Stakheyev S.G., Kuzovkov S.V., Kazymova S.A., Saitova E.I.

COMPUTATION OF BURNING PROCESS

OF POLYDISPERSE COKE DUST IN THE REACTOR

FOR NEUTRALIZATION OF THE OVERFLOW HEAT CARRIER OF CDQ PLANT

–  –  –

Historical sciences and archeology Aliev R.Z.

POLITICO-ECONOMIC AND MILITARY-DIPLOMATIC ACTIVITIES

OF TAPAS CHERMOEV AND THE PROCLAMATION OF THE MOUNTAIN REPUBLIC IN MAY 1918................. 58 Vaisov A.

SOCIAL REFORMS FOR SUPPORT FOR KHOREZM

REGION POPULATION IN THE PERIOD OF INDEPENDENCE

Dzhumanov S.A.

THE MEASURES ON MATERNAL AND CHILD

HEALTH CARE IN UZBEKISTAN AND THEIR RESULTS

Ivanova A.G.

EDITION HISTORY OF THE MAGAZINE

“ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УКАЗАТЕЛЬ” BY I.V. VERNADSKY IN DOCUMENTS

Shmelev S.A.

FORMATION OF THE NEW WOMAN IMAGE IN THE 1920s

–  –  –

Roguska Yu.

ANTOSHA’S FIRST TIME IN MOSCOW.

ANTONI FERTNER’S ACTIVITY IN THE RUSSIAN SILENT FILMS

–  –  –

СОДЕРЖАНИЕ Физико-математические науки Палий И.А.

О ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ

РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛИНЫ СЛОВ НА ПРИМЕРЕ ЯЗЫКА ИВРИТ

Ургенишбеков А.Т., Кенжеев Е.С., Турсынбай С.А., Турсыматова О.И.

КОЛЕБАНИЯ ВЯЗКОУПРУГИХ ПЛАСТИН С УЧЕТОМ ТЕМПЕРАТУРЫ

Чочиев Т.З.

О НОВОМ ВАРИАНТЕ РЕШЕНИЯ НЕЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ ВТОРОГО ПОРЯДКА

Химические науки Трофимова Г.И., Трофимов Н.И., Бакушкина И.А.

НАХОЖДЕНИЕ МЕТАНА В СТИХИЯХ

Технические науки Аралбаев Т.З., Каскинов И.И.

СИГНАТУРНЫЙ МЕТОД КОНТРОЛЯ ПОВЕДЕНИЯ

ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ АВТОМАТОВ

Глазков В.В.

РЕАЛИЗАЦИЯ СЛЕДЯЩЕГО ПЕЛЕНГАТОРА

ОБЪЕКТОВ ПО АКУСТИЧЕСКОМУ СИГНАЛУ

Глазков В.В.

РЕАЛИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВА РАСПОЗНАВАНИЯ

НАЗЕМНЫХ И ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО АКУСТИЧЕСКОМУ СИГНАЛУ

Кононков Е.В., Каюмов О.О.

К ВОПРОСУ О ЛОКАЛИЗАЦИИ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ

Нурумгалиев А.Х., Толеуова А.Р., Жаслан Р.К., Алькенова А.Б., Кучерова А.С.

МИКРОЛЕГИРОВАНИЕ КОНСТРУКЦИОННЫХ УГЛЕРОДИСТЫХ СТАЛЕЙ

С ЦЕЛЬЮ ПОВЫШЕНИЯ ПРОКАЛИВАЕМОСТИ И КОНСТРУКТИВНОЙ ПРОЧНОСТИ

Пальмов С.В., Денискова А.О.

ЧТО ТАКОЕ BIG DATA?

Пинегин К.В.

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ

Рыбакова И.А., Орлов С.П.

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ОРГАНИЗАЦИЯМИ CRM-СИСТЕМ

Стахеев С.Г., Кузовков С.В., Казымова С.А., Саитова Э.И.

РАСЧЕТ ПРОЦЕССА ГОРЕНИЯ ПОЛИДИСПЕРСНОЙ КОКСОВОЙ ПЫЛИ

В РЕАКТОРЕ ДЛЯ ОБЕЗВРЕЖИВАНИЯ ИЗБЫТОЧНОГО ТЕПЛОНОСИТЕЛЯ УСТК

–  –  –

Исторические науки и археология Алиев Р.З.

ПОЛИТИКО-ЭКОНОМИЧЕСКАЯ И ВОЕННО-ДИПЛОМАТИЧЕСКАЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ

ТАПЫ ЧЕРМОЕВА И ПРОВОЗГЛАШЕНИЕ ГОРСКОЙ РЕСПУБЛИКИ В МАЕ 1918 ГОДА

Ваисов А.

СОЦИАЛЬНЫЕ РЕФОРМЫ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ

НАСЕЛЕНИЯ ХОРЕЗМСКОЙ ОБЛАСТИ В ГОДЫ НЕЗАВИСИМОСТИ

Джуманов С.А.

МЕРЫ, ОСУЩЕСТВЛЕННЫЕ ПО ОХРАНЕ ЗДОРОВЬЯ

МАТЕРИ И РЕБЕНКА В УЗБЕКИСТАНЕ, И ИХ РЕЗУЛЬТАТЫ

Иванова А.Г.

ИСТОРИЯ ИЗДАНИЯ ИВАНОМ ВЕРНАДСКИМ ЖУРНАЛА

«ЭКОНОМИЧЕСКИЙ УКАЗАТЕЛЬ» В ДОКУМЕНТАХ

Шмелев С.А.

ФОРМИРОВАНИЕ ОБРАЗА «НОВОЙ ЖЕНЩИНЫ» В 20-Е ГОДЫ

Искусствоведение Мамедова Л.Р.

ИССЛЕДОВАНИЕ СОВРЕМЕННОЙ МОДЫ

В КОНТЕКСТЕ НАЦИОНАЛЬНЫХ ТРАДИЦИЙ НАРОДНОГО КОСТЮМА

Рогуска Ю.

АНТОША ПЕРВЫЙ РАЗ В МОСКВЕ.

ДЕЯТЕЛЬНОСТЬ АНТОНИ ФЕРТНЕРА В РУССКОМ НЕМОМ КИНО

–  –  –

Аннотация. Относительные частоты длин слов задаются двумя функциями: полиномом третьей степени для длин от 1 до 6 и степенной функцией для длин больших 6.

Шесть коэффициентов это параметры, которые вычисляются для данного текста на основании его статистических характеристик. Параметры были рассчитаны для двух текстов на иврите. Оба раза расчеты относительных частот длин слов по построенным формулам оказались близки к экспериментальным относительным частотам.

Ключевые слова: текст на иврите, длины слов, параметрическая модель распределения длины слов.

В работах [1-3] описаны попытки описать распределение длины слов в художественных текстах на разных языках при помощи вероятностных моделей. Каждая буква текста кодируется 1, пробел между словами кодируется 0.

Экспериментальные частоты последовательностей вида оказываются настолько устойчивыми, что правомерно ввести в рассмотрение следующую модель для выбранного языка. Имеется бесконечная лента, разделенная на ячейки. В каждой ячейке записана либо цифра 0, либо цифра 1, причем никакие два нуля не стоят рядом, а всякие подряд идущих значений, одинаково распределены. При этом (1) ввиду того, что никакие два нуля не стоят рядом;

. (2) Кроме того, эксперименты показывают, что следует положить равными вероятности зеркальносимметричных последовательностей (3)

–  –  –

Но p1 = p("010") = p("01") – p("011"); p2 = p("0110") = p("011") – p("0111"); p3 = p("01110") = p("0111") – p("01111"),….

Поэтому (5) Оценить вероятности можно, рассматривая тексты достаточно большой длины.

Для исследования распределения длины слов в языке иврит нами был взят перевод на иврит сказок К. Эвальда (67312 слов), представленный на сайте gutenberg.org. Устойчивость статистических характеристик текста позволяет построить закон распределения вектора. В табл. 1 приведены относительные частоты длин слов текста, В табл. 2 приведены ключевые вероятности. и теоретические частоты, рассчитанные по формуле (5),

–  –  –

Значения относительных частот длин 1-6 весьма точно описываются полиномом третьей степени; значения относительных частот длин 7-13 еще более точно описываются степенной функцией. Соответствующие уравнения, рассчитанные по методу наименьших квадратов, показаны на рисунке 1.

Опишем распределение длины слов в исследуемом тексте двумя уравнениями. Полиномом третьего порядка для длин слов от 1 до 6 и степенной функцией для длин больше 6.

Для определения четырех коэффициентов a0-a3 полинома использовался метод наименьших квадратов, вычисленные значения частот l1-l6 и дополнительное условие y(0) = 0,0003. Для определения двух коэффициентов степенной функции использовались два условия. Значение z(7) принято равным 0,045. Кроме того, должно быть справедливым равенство.

–  –  –

Тогда.

В табл. 1 указаны значения относительных частот длин слов, вычисленных по функциям y(n), n = 1,…6 и z(n), n = 6,…13.

Теоретические расчеты относительных частот длин слов достаточно точно соответствуют экспериментальным данным.

Таким образом, теоретическое распределение длины слов в исследуемом тексте задается значениями 6 параметров: четырех коэффициентов уравнения полинома третьей степени и двух коэффициентов уравнения степенной функции.

Изложенная методика вычисления значений шести параметров для задания распределения длины слов в случае иврита была применена для еще одного текста на иврите, также представленного на сайте Gutenberg.org. Это перевод на иврит первой части романа К. Гамсуна «Голод» (20049 слов).

На рисунке 2 показаны распределение относительных частот длин слов для этого текста и уравнения регрессии для этого распределения, найденные методом наименьших квадратов. Для первых 6 точек это полином третьей степени, для следующих 6 точек – степенная функция.

–  –  –

Обращает на себя внимание весьма точное совпадение значений относительных частот длин слов со значениями степенных функций в случае длин, больших 6.

–  –  –

На рисунке 3 представлены диаграммы рассеяния линеаризованных выборок и значения квадратов выборочных коэффициентов корреляции для каждого из двух текстов. Коэффициент корреляции для ряда 1 равен 0,963; для ряда 2 он равен 0,991.

Уравнения полинома третьей степени и степенной функции для текста К. Гамсуна получились такими.

.

Экспериментальные данные и теоретические расчеты в случае текста К. Гамсуна указаны в табл. 4-5.

Обозначения те же, что и в табл. 1-2.

–  –  –

Теоретические расчеты снова близки к экспериментальным данным.

Проведенные исследования позволяют предположить, что, возможно, распределение длины слов в литературных текстах на иврите можно достаточно точно задать значениями шести параметров: четырех коэффициентов полинома третьей степени для длин слов от 1 до 6 и двух коэффициентов степенной функции для длин слов, которые больше 6.

Чтобы корректно построить для каждого из параметров границы интервалов, охватывающих не менее 95 % возможных случаев, требуется исследовать многие десятки текстов.

Программы, позволившие провести данное исследование, написаны студентами факультета «Информационные системы управления» СибАДИ Р.К. Бадридиновым, М.С. Петровой, С.В. Суторминым.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Палий, И. А. Вероятностная модель распределения длины слов в английском языке / И. А. Палий // Science and World. International Scientific Journal. – 2016. – № 6 (34), Т 1. – С. 18–22.

2. Палий, И. А. Вероятностная модель распределения длины слов в русском языке / И. А. Палий // Science and World. International Scientific Journal. – 2016. – № 7 (35), Т 1. – С. 36-39.

3. Палий И.А. Вероятностная модель распределения длины слов в польском языке / И. А. Палий // Science and World. International Scientific Journal. – 2016. – № 8 (36), Т 1. – С. 8-11.

Материал поступил в редакцию 27.12.16.

–  –  –

Abstract. The relative frequencies of word length are specified by two functional relations: third-order polynomial for length from 1 to 6 and power function for lengths more than 6. Six coefficients are parameters which are calculated for this text based on its statistical characteristics, Parameters have been calculated for two Hebrew-language texts. Both times the calculations of relative frequencies of word length distribution according to the developed formulas were close to experimental relative frequencies.

Keywords: Hebrew-language text, word lengths, parametrical model of word length distribution.

–  –  –

Аннотация. Пластины как плоские элементы конструкций в настоящее время нашли широкое применение в различных областях техники и строительства. Создание новых технологий строительства, использование качественно новых материалов выдвигают повышенные требования к исследованиям динамического поведения деформируемых сред с учетом температуры, анизотропии.

Ключевые слова: коэффициент Пуассона, плоские элементы, колебания, температура, деформация.

–  –  –

© Ургенишбеков А.Т., Кенжеев Е.С., Турсынбай С.А., Турсыматова О.И. / Urgenishbekov A.T., Kenzheyev Ye.S., Tursynbay S.A., Tursymatova O.I., 2017 ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

–  –  –

При этом в общих решениях необходимо положить A2 D2 B12 B22 B32 0.

Используя общие решения задач Коши (9) и используя граничные условия (4) и (5), учитывая (11) находим точные уравнения продольного колебания пластинки с учетом температуры (связная теория).

Общие уравнения колебания вязкоупругих пластин с учетом температуры, сложны по структуре и содержат производные любого порядка по координатам х, у и времени t, и поэтому не пригодны для решения прикладных задач и проведения инженерных расчетов.

Для решения прикладных задач вместо точных уравнений целесообразно пользоваться приближенными, которые включают в себя тот или иной конечный порядок по производным: такие приближенные уравнения можно получить из точных, ограничиваясь конченым числом первых слагаемых.

Ограничиваясь первыми слагаемыми, найдем приближенные уравнения продольного колебания термовязкоупругой пластины:

–  –  –

где, - плоские потенциалы.

п.5. Уравнения поперечного колебания термовязкоупругой пластинки Поперечные или асимметричные колебания возникают в случае, если внешние условия и тепловой режим удовлетворяют условиям

–  –  –

При этом равны постоянные интегрирования A1 D1 B11 B21 B31 0.

Используя общие решения задач Коши (9) и используя граничные условия (4) и (5), учитывая (11) находим точные уравнения поперечного колебания пластинки с учетом температуры.

Из точных уравнений поперечного колебания пластинки с учетом температуры можно получить различные приближенные уравнения колебания. Например, для упругой пластинки в первом приближении из точных уравнений находим:

–  –  –

Из (14) при 1 2 0 выводим приближенные уравнения в случае несвязной теории термоупругости, а при 0 0 - приближенные уравнения поперечного колебания пластинки без учета температуры.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бленд, Д. Линейная теория вязкоупругости / Д. Бленд. – М.: Мир. – 1965.

2. Карташов, Э. М. Аналитические методы в теории теплопроводности твердых тел / Э. М. Карташов – М.: Высшая школа, 2001.

3. Филиппов, И. Г. К теории колебаний изотропной вязкоупругой пластинки с учетом температуры / И. Г. Филиппов, Ш. Халикулов. – М., 1986. Деп. Во ВНИИКСе № 6194

4. Филиппов, И. Г. Математическая теория колебаний упругих и вязкоупругих пластин и стержней / И. Г. Филиппов, В. Г. Чебан. – Кишинев : Штиинца, 1988.

Материал поступил в редакцию 27.12.16.

–  –  –

Abstract. Plates as flat cells of constructions become common use in various areas of the engineering and construction. Creation of new construction technologies, use of qualitatively new materials impose strict requirements to researches of dynamic behavior of deformable medium due to temperature, anisotropy.

Keywords: Poisson ratio, flat cells, fluctuations, temperature, deformation.

–  –  –

УДК 517.923

О НОВОМ ВАРИАНТЕ РЕШЕНИЯ НЕЛИНЕЙНОГО УРАВНЕНИЯ ВТОРОГО ПОРЯДКА

Т.З. Чочиев, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник Южный математический институт Владикавказского научного центра Российской академии наук и Правительства Республики Северная Осетия – Алания, Россия Аннотация. В работе решается нелинейное уравнение второго порядка новым способом. Решение применяется к линейному уравнению третьего порядка в построении общего решения путем последовательного понижения порядка производной.

Ключевые слова: нелинейность, порядок, класс Риккати, решение, удовлетворение, выполнимость, понижение порядка, линейность.

П.1. Нелинейное уравнение второго порядка.

Как неоднократно упоминали [5], решение любого линейного уравнения, порядка выше первого, тесно связано с решением нелинейного уравнения порядка на единицу ниже и которого назвали сопровождающим линейного уравнения. Рассматривая линейное уравнение третьего порядка с переменными коэффициентами, на пути всплывает сопровождающее нелинейное уравнение второго порядка где непрерывно дифференцируемые функции, непрерывны [2, 3, 5].

Располагая функцией, удовлетворяющей нелинейному уравнению (1.2), представляется возможность построения общего решения для линейного уравнения третьего порядка (1.1), путем последовательного понижения порядка производной.

Следовательно, нужно построить функцию, удовлетворяющую уравнению (1.2), допускающее представление исследование, которого, в отличии от известного метода [2, 5], проведем новым способом. В частности, также как и в упомянутых работах, допускается,

–  –  –

где соответствует допущению равенства нулю правой части (1.3). Из последнего следует:

причем, – постоянная. представляем как линейное уравнение второго порядка которое изучено в монографии [5]. Здесь снова заслуживает упоминания, что решение (1.5) связано с решением уравнения Риккати, которое приводим в §7 [5], либо [6]. В частности, для коэффициентов допускается

–  –  –

из которого следует, путем очевидной группировки, линейное уравнение первого порядка относительно квадратных скобок

Отсюда, интегрируя сперва по отношению квадратных скобок, а после по отношению экспоненциальной функции, получаем:

где

–  –  –

Результат вызывает неудобство в том смысле, что в правой части содержится неизвестная, входящая в (1.3) ( – постоянная). Не будет ограничением, если ее зададим в форме где неизвестна. Подставим значение в уравнение (1.3) и в правую часть (1.7) Или, произведя в первом равенстве очевидную группировку, придем к более ясному соотношению

–  –  –

или, Но последнее есть уравнение второго порядка позволяющее строить значение экспоненциальной функции из которого непосредственно вычисляется, Таким образом, мы построили функцию и она выражается формулой (1.8), удовлетворяет нелинейному уравнению (1.3); причем в правой части является решением уравнения (1.4) и определяется через формулы (1.6). – решение уравнения и дается формулой (1.9).

В начале отметили, что располагая функцией, удовлетворяющей уравнению (1.2) или (1.3), линейное уравнение (1.1) допускает понижение порядка производной. Действительно!

П.2. О понижении порядка производной в (1.1).

Доказывается теорема.

Теорема 1. Если удовлетворяют равенства относительно, то уравнение (1.

1) допускает понижение порядка производной.

Пусть имеют место равенства (2.1). В уравнении (1.1) коэффициентов заменим левыми частями (2.1), результат группировки приводит к равенству (см. [3, 5]), являющемуся относительно скобок линейным уравнением первого порядка, то есть ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

где – постоянная. Примем что

–  –  –

Подставив эти значения в третье равенство (2.1), после группировки придем к уравнению (1.3), которое исследовано в П.1. Следовательно, известна функция; известны и (см. (2.3) и (2.4)) функции. Равенства (2.2) есть нечто иное как понижение порядка производной. Что и требовалось. Подобное уравнение исследовали в §10 [5], а также в работе [6], где выписывается значение функции, то есть общее решение уравнения (1.1).

Вкратце повторим полученный там результат. Допускается, что

–  –  –

и является общим решением уравнения (1.1), где (см. (2.2), (2.7) и (2.8)) произвольные постоянные.

Что и требовалось.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Степанов, В.В. Курс дифференциальных уравнений / В.В. Степанов. – Госиздат техн. литературы, 1953. – 468 с.

2. Чочиев, Т.З. Дифференциальные уравнения высшего порядка / Т.З. Чочиев // X международная научно-практическая конференция. «Отечественная наука в эпоху изменений постулаты прошлого и теории нового времени» ISSN 3385-8879 НАУ часть 3.

Екатеринбург 2015 г. – С. 18–24.

3. Чочиев, Т.З. Линейное уравнение третьего порядка с переменными коэффициентами / Т.З. Чочиев. – MATERIALY XII WIEDZYNARODOWEJ NAUKOI – PRAKTYCNEJ KONFERENCJI/ NAUKAWA MYSLINFORMACYJNEJPOWLEKI. 2016. София, Volume 12.

4. Чочиев, Т.З. Нелинейное уравнение второго порядка и линейное уравнение третьего порядка / Т.З. Чочиев // МЦИИ «Омега САЙНС» научное образование и инновации, сборник статей МНПК, 28.XII.15, часть 5, Челябинск. – С. 23-31

5. Чочиев, Т.З. Обыкновенные дифференциальные уравнения с переменными коэффициентами / Т.З. Чочиев. – LAP LAMBERT Academic Rubliching. Германия 2015. – 157 с.

6. Чочиев, Т.З. Решение уравнения Риккати и его применение к линейным уравнениям второго порядка / Т.З. Чочиев // XII МНК, ЕНО Итоги науки в теории и практике 2015, ISSN 2411 – 1899. Москва с. 13-18.

Материал поступил в редакцию 26.12.16.

ON THE NEW WAY OF SOLUTION OF THE NONLINEAR EQUATION OF SECOND ORDER

T.Z. Chochiev, Candidate of Physical and Mathematical Sciences, Senior Researcher Southern Mathematical Institute of the Vladikavkaz Scientific Center of the Russian Academy of Sciences and the Government of the Republic of North Ossetia – Alania, Russia Abstract. In this article the nonlinear equation of second order is solved in the new way. The solution is applied to the linear equation of third order in creation of the general solution by consequent deflation in derivative order.

Keywords: nonlinearity, order, Riccati class, solution, sufficing, satisfiability, deflation, linearity.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

–  –  –

инженерной геологии и геоэкологии, 2 инженер по организации движения спецавтотранспорта, заведующая лабораторией, кафедра углехимии, пластмасс и инженерной защиты окружающей среды Филиал Томского государственного архитектурно-строительного университета в г. Ленинск-Кузнецкий, ОАО «СУЭК – Кузбасс» ПЕ «Управление дегазации и утилизации метана» (Ленинск-Кузнецкий), Кузбасский государственный технический университет имени Т.Ф. Горбачёва (Кемерово), Россия Аннотация. В статье рассматривается нахождение метана в разных стихиях – стихии воздуха, стихии воды, стихии земли, стихии огня и космосе. Рассматривается также возможность получения метана с помощью метанобразующих бактерий.

Ключевые слова: метан, стихия огня, стихия воды, стихия земли, стихия воздуха, космос, метанобразующие бактерии.

Простейший представитель предельных углеводородов – метан – образуется в природе в результате разложения остатков растительных и животных организмов без доступа воздуха. Этим объясняется появление пузырьков газа в заболоченных водоемах. Иногда метан выделяется из каменноугольных пластов и накапливается в шахтах. Метан составляет основную массу природного газа (80–97 %). Он содержится и в газах, выделяющихся при добыче нефти. Метан – это вещество, как правило, вырабатывающееся в процессе жизнедеятельности живых организмов, поэтому, когда его обнаружили в атмосферах планет Марс и Титан, ученые получили надежду, что на этих планетах есть или была органическая жизнь. В атмосферах Марса и Титана обнаружился метан (CH4) – газ, обычно связанный с живыми организмами. На Красной планете его немного, а вот Титан буквально «залит» им. В 2005 г. зонд «Гюйгенс» показал, что на Титане метан играет ту же роль, что вода на Земле. Данный газ может быть продуктом геохимических реакций в огромном подземном океане. И уж если не для Титана, то для Марса биологические источники метана столь же вероятны, как и геологические. Поэтому либо мы не одиноки во Вселенной, либо Марс и Титан обладают большими подповерхностными запасами воды и неожиданно высокой геохимической активностью. Туман в верхнем слое атмосферы Титана состоит из углеводородов, образующихся из метана под действием солнечного света, и напоминает городской смог.

© Трофимова Г.И., Трофимов Н.И., Бакушкина И.А. / Trofimova G.I., Trofimov N.I., Bakushkina I.A., 2017 ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

–  –  –

Метана много на планетах-гигантах – Юпитере, Сатурне, Уране и Нептуне, где он возник как продукт химической переработки вещества протосолнечной туманности.

Химическая формула метана СН4, он ограничено растворим в воде и легче воздуха. В баллон для метана, который применяется в быту и промышленности, добавляют присадки с «запахом газа». Газ метан основной компонент природного газа (до 99 %), попутного нефтяного газа (до 90 %), рудничного (шахтного) и болотного газов. Он имеет на 95 % биологическую природу. Так травоядные копытные – коровы и козы – являются источником пятой части годовых выбросов метана: метан вырабатывают бактерии, находящиеся в их желудках.

Другие источники метана – термиты, рис-сырец, болота и процесс фотосинтеза растений. Промышленное производство метана происходит при переработке нефти (до 57 %) по объему, коксовании и гидрировании каменного угля (до 34 %).

Метанообразующие бактерии Метанообразующие бактерии – это анаэробные микроорганизмы, способные разлагать простые органические соединения на углекислый газ и метан. Эти бактерии относятся к археям. Свое название они получили в связи с тем, что побочным продуктом их метаболизма в бескислородной среде является метан.

Среди бактерий, образующих метан, встречаются практически все формы (кокки, палочки, спириллы, сарцины, нити). Встречаются также редкие для прокариот формы: полигональные (многоугольные), плиткоподибни, неправильной формы. Размеры клеток варьируют от 0,5 до 10 мкм. Есть грамотрицательные и грамположительные бактерии. Ультраструктура клеток разнообразна. У представителей некоторых видов имеются газовые вакуоли, внутренние цитоплазматические мембраны, участки низкой электронной плотности, содержащие запасные вещества. Существуют мезофильные и термофильные виды. Метанообразующие бактерии – строгие анаэробы. Они представлены автотрофами и гетеротрофами, мезофилами и термофилами, есть и галофильные виды. Метан образуется при анаэробном разложении органических веществ. Его запасы весьма значительны. К экосистемам, в которых образуется метан, относятся большие территории, занятые тундрой и болотами (отсюда другое название метана – болотный газ); также рисовые поля, осадки на дне прудов и озер, лиманы, отстойники очистных сооружений, желудки (рубцы) жвачных животных. В анаэробных условиях органические вещества сначала через ряд промежуточных этапов сбраживаются до уксусной кислоты, СО 2 и Н2, затем эти продукты метаболизма первичных и вторичных деструкторов используются метанообразующими (метаногенными) бактериями. Происходит превращение СО2 и Н2 в метан, и ацетата в метан и СО2.

К метанообразующим бактериям относятся роды Methanobacterium, Methanococcus, Methanosarcina, Methanospirillum и др.

Ученые установили, что приблизительно 2,2 млрд. лет назад первые жители бескислородной Земли – метаногенные бактерии – безраздельно владели планетой. Именно благодаря способности метанообразующих архей выделять метан как побочный продукт метаболизма, количество метана в атмосфере планеты превышало нынешний уровень в 600 раз. Столь высокий уровень метана обеспечил наличие парникового эффекта, который, в свою очередь, сохранил тепло на поверхности планеты.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

Все известные метанообразующие анаэробы подразделяют на 3 группы, дифференцируя их по форме и размеру:

1. Виды, имеющие форму палочек длиной 307 мкм. Палочки могут быть прямыми или изогнутыми.

Характерно образование нитей, большей частью лишенных подвижности.

2. Клетки неправильной сферической формы размером от 0,5 до 10 мкм. Могут быть как одиночными, так и сгруппированными попарно или в скопления. Неподвижные и подвижные.

3. Крупные неподвижные бактерии сферической формы. Размер клетки колеблется от 1,5 до 2,5 мкм.

Метанообразующие бактерии, относящиеся к анаэробам, не способны взаимодействовать со сложными химическими соединениями. Поэтому они существуют в тесном контакте с кислотообразующими микроорганизмами, получая энергию из преобразования их продуктов жизнедеятельности, которыми являются жирные кислоты.

Получение метана возможно двумя путями:

восстановление метильной СН3-группы уксусной кислоты или метилового спирта;

взаимодействие углекислого газа и водорода.

В случае вовлечения в реакции более сложных кислот восстановительный механизм СН3-группы сохраняется, а процесс описывается следующей схемой:

этанол окисляется до уксусной кислоты + СН4;

СН3-группа уксусной кислоты восстанавливается до СН4.

Симбиотическая группа, куда входят кислото- и метанообразующие бактерии, обитает в самых разных природных условиях.

Их представители встречаются в:

водной среде;

болотах;

растениях;

кишечнике жвачных животных и человека;

экскрементах животных.

Метаногенные анаэробы способны существовать только в теплых условиях, хотя сами тепла не выделяют.

В зависимости от температуры, необходимой для жизнедеятельности метанообразующих прокариотов, их делят на 3 основные группы:

психрофильные, от 5 до 20°С;

мезофильные, от 30 до 42°С;

термофильные, от 52 до 56°С.

Вместе с тем метаногенные экстремофилы живут в термальных источниках, в горах, в толще земной коры и в глубинах океанов.

При понижении температуры ниже 0°С жизнедеятельность бактерий замирает, при росте температуры сверх 90°С метанообразующие анаэробы погибают.

Метаногены, как и настоящие бактерии, размножаются прямым делением, однако процесс идет весьма медленно и чувствителен к изменениям внешней среды. Интенсивность газовыделения также связана с окружающими условиями. Изменение показателей рН или температурные перепады подавляют рост и размножение метаногенов, тем самым уменьшая количество произведенного газа. Среди всех метанообразующих бактерий не известны паразитические или патологические штаммы.

Биогаз – это газ, который получается метановым брожением биомассы. Разложение биомассы на компоненты происходит под воздействием 3-х видов бактерий. В цепочке питания последующие бактерии питаются ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

продуктами жизнедеятельности предыдущих. Первый вид – бактерии гидролизные, второй кислотообразующие, третий – метанообразующие. В производстве биогаза участвуют не только бактерии класса метаногенов, а все три вида. Получение биогаза из органических отходов основано на их свойствах выделять горючий газ в результате так называемого «метанового сбраживания» в анаэробных (без доступа воздуха) условиях. Биогаз, образующийся при метановом сбраживании, представляет собой смесь, состоящую из 50-80 % метана, 20-50 % углекислого газа, примерно 1 % сероводорода, а также незначительного количества некоторых других газов (азота, кислорода, водорода, аммиака, закиси углерода и др.). 1 м2 метана при сгорании выделяет энергию, равную примерно 20-25 МДж. В свою очередь, «метановое сбраживание» происходит при разложении органических веществ в результате жизнедеятельности двух основных групп микроорганизмов. Одна группа микроорганизмов, обычно называемая кислотообразующими бактериями, или бродильными микроорганизмами, расщепляет сложные органические соединения (клетчатку, белки, жиры и др.) в более простые, при этом в сбраживаемой среде появляются первичные продукты брожения – летучие жирные кислоты, низшие спирты, водород, окисид углерода, уксусная и муравьиная кислоты и др. Эти менее сложные органические вещества являются источником питания для второй группы бактерий – метанообразующих, которые превращают органические кислоты в требуемый метан, а также углекислый газ и др. Остаток, образующийся в процессе получения биогаза, содержит значительное количество питательных веществ и может быть использован в качестве удобрения. Состав остатка, полученного при анаэробной переработке животноводческих отходов, зависит от химического состава исходного сырья, загружаемого в реактор. В условиях, благоприятных для анаэробного сбраживания, обычно разлагается около 70 % органических веществ, а 30 % содержится в остатке.

Основное преимущество анаэробного сбраживания заключается в сохранении в органической или аммонийной форме практически всего азота, содержащегося в исходном сырье. Метод анаэробного сбраживания наиболее приемлем для переработки животноводческих отходов с точки зрения гигиены и охраны окружающей среды, так как обеспечивает наибольшее обеззараживание остатка и устранение патогенных микроорганизмов.

Жидкая фаза навоза после анаэробной переработки обычно отвечает требованиям, предъявляемым к качеству сточных вод органами охраны природы. Отработанная жидкая органическая масса поступает через выгрузочную камеру в резервуар сброженной массы, а оттуда перекачивается в цистерны, с помощью которых вносят на поля обычную навозную массу.

Количество биогаза, которое может быть выделено из различных с/х отходов, остатков и смесей при оптимальных условиях анаэробной переработки, зависит от количества субстрата, условий протекания процесса, бактериального состава в реакторе и др. Некоторые данные приведены в таблице 1.

Таблица 1 Выход метана (биогаза) при метановом сбраживании сельскохозяйственных отходов Органические отходы Выход СН4, м3/кг сухого вещества Содержание СН4 (%)

–  –  –

Производство биогаза позволяет предотвратить выбросы метана в атмосферу. Переработанный навоз применяется в качестве удобрения в сельском хозяйстве. Это позволяет снизить применение химических удобрений, сокращается нагрузка на грунтовые воды. Метан оказывает влияние на парниковый эффект в 21 раз более сильное, чем СО2, и находится в атмосфере 12 лет. Захват метана – лучший краткосрочный способ предотвращения глобального потепления.

Термофильные бактерии издавна применяются для очистки сточных вод. Интерес к метановому брожению резко возрос, когда была обнаружена способность бактерий продуцировать витамин В12. В. Н. Букин показал возможность получения этого ценного витамина при сбраживании термофильными метановыми бактериями ацетонобутиловой барды. Одновременно может быть собран выделяющийся при этом метан (10-20 м3 на 1 м3 сброженной жидкости). Процесс этот сложен и состоит из многих стадий, в метановом брожении различают две фазы.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

В первой фазе брожения (кислой) расщепляются сложные органические вещества с образованием органических кислот, а также спиртов, аммиака, ацетона, Н2Б, С02, Н2 и др., в результате чего сточные воды подкисляются до рН=5-6. Затем под действием метановых бактерий (щелочная фаза) кислоты разрушаются с образованием СН4 и С02. Считается, что скорости превращения в обеих фазах одинаковы. В среднем степень распада органических соединений составляет 40 %.

Метан в стихии воздуха Газ метан горит в воздухе, давая голубоватое пламя, выделяя при этом энергию в количестве 39 МДж на м3.

В смеси с атмосферным воздухом метан взрывоопасен, особую опасность представляет рудничный метан, выделяющийся в подземных шахтах, а также на угольных и горно-обогатительных фабриках. При содержании в воздухе до 5-6 % метан горит около источника тепла (температура воспламенения 650-750°С), при содержании 5-16 % – взрывается, свыше 16 % – может гореть при притоке кислорода, снижение при этом концентрации метана взрывоопасно.

После контакта с источником тепла воспламенение происходит с некоторым запаздыванием. На этом свойстве основано создание предохранительных взрывчатых веществ и взрывобезопасного электрооборудования.

Метан в стихии воды Большое количество метана растворено в водах океанов, морей, озёр, газы которых иногда представляют промышленный интерес (озеро Киву, Центральная Африка). Среднее содержание метана в водах Мирового океана порядка 10-2 см3 / л, общее – 14•1012 м3. Количество метана, растворённого в пластовых водах, на несколько порядков выше его промышленных запасов. Растворимость метана в воде невелика – около 30 л в 1 м3 воды при нормальных условиях. По мере увеличения давления метана растет и его растворимость. Поэтому в толщах пород на больших глубинах количество растворенного в воде метана может достигать 3-5 м3 и больше в 1 л воды. Растворимость метана растет при повышении давления. Это его свойство играет огромную роль при образовании залежей газа. Высока растворимость метана и его гомологов в нефти, и возрастает она также с повышением давления. Поэтому нефть повсеместно содержит растворенные в ней газы, которые при снижении давления во время добычи нефти выделяются из нее.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

Углеводороды, загрязняющие подземные воды, в частности метан, подвергают биохимическому разложению. Для этого используют присутствующие обычно в таких водах бактерии, потребляющие углеводороды. В специальную скважину подают кислород и питательные вещества, содержащие азот, фосфор и калий, и после снижения содержания углеводородов до приемлемого уровня очищенную воду отбирают через другую скважину. Этот способ не обеспечивает глубокой очистки воды от метана и требует дополнительных затрат.

Метан в стихии земли (литосферы) Основная масса метана литосферы образуется при биохимической и термокаталитической деструкции рассеянного органического вещества, углей и нефти. В процессе погружения осадка, а затем породы образование метана происходит непрерывно, но с разной интенсивностью и заканчивается при полной метаморфизации пород. На ранних стадиях преобразования отложений (диагенез) генерация метана связана с деятельностью анаэробных микроорганизмов, завершают процесс метанообразующие бактерии. В общем случае биохимическая зона образования метана ограничивается глубиной (температурой) существования бактерий. Наиболее активна их деятельность при 25-45°С, некоторые из них могут существовать при 100°С. С погружением пород на большие глубины главная преобразующая роль отводится термокаталитическим реакциям, в результате которых вместе с метаном образуется большое количество жидких углеводородов (главная зона нефтеобразования). Ниже этой зоны генерируется преимущественно метан. Часть его имеет термометаморфическое, радиохимическое и космическое происхождение.

В угленосных толщах метан находится в свободном и сорбированном состояниях (240-260 трлн. м3).

Метаморфизм углей сопровождается выделением огромных объёмов метана, в несколько раз превышающих запасы известных газовых месторождений. Содержание сорбированного газа преобладает над свободным, сорбционная ёмкость углей по метану увеличивается со степенью метаморфизма (углефикации) углей. В геологических закрытых угленосных бассейнах за счёт газов угольных пластов могут сформироваться газовые залежи.

Метан в определённых термодинамических условиях образует газовые растворы, обладающие большой подвижностью и способствующие развитию миграции нефти и газа. При низких температурах метан образует газовые гидраты – твёрдые кристаллические вещества плотностью 880-890 кг/м3, похожие на снег или лёд.

Гидратообразование происходит в пористой среде осадочного чехла с формированием газогидратных залежей.

Метан присутствует в газах грязевых вулканов (свыше 95 %), спорадически встречается в вулканических газах и в газах магматических и метаморфических пород, а также в микровключённых газах.

Метан в стихии огня Основной источник метана – природный газ, известен человечеству за много столетий до н.э. Древние римляне были знакомы с горючими свойствами газов, выделяющихся из трещин Земли («вечные огни»).

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

На месте таких выходов греки построили храм «богу небесного и земного огня» и назвали гору Химерой в честь огнедышащего фантастического чудовища. Огни Химеры горели свыше 3 тысяч лет. Многочисленные горящие источники издавна известны в Иране, Азербайджане, Ираке и других местах. Обилие их в Иране привело к созданию там в 7 веке религии огнепоклонничества, распространившейся и в другие места. Широко были известны «огнедышащие грязевые горы» – грязевые вулканы. В 15 веке отмечены случаи взрывов рудничного газа. Болотный газ был известен ещё раньше. Однако после описания англичанина Г. Кавендиша (1766) водорода как «горючего воздуха» некоторое время все горючие газы отождествлялись с водородом. А. Вольта (1776) установил отличие болотного газа от водорода и газов перегонки растительных масел. К. Бертолле (1785) доказал, что болотный газ состоит в основном из метана и содержит примесь азота.

Заключение Метан играет важную роль в экологических процессах на Земле. В атмосфере он является эффективным парниковым газом. Рост его концентрации приводит к гораздо более сильному парниковому эффекту по сравнению с аналогичным приростом (в процентах) в случае СО2. Поведение концентраций метана в атмосфере в последнее время существенно определяется антропогенным воздействием. Метан присутствует на Земле в самых разнообразных резервуарах: почве, болотах, рисовых полях, озерах и океанах, в шахтах и т.д. Имеется три основных источника метана: болота, крупный рогатый скот и рисовые поля. Метан оказывает существенное влияние на климат Земли. Представления о катастрофических выделениях метана из почвы в зоне многолетней мерзлоты преждевременны. Метан является самым физиологически безвредным газом в гомологическом ряду парафиновых углеводородов. Физиологическое действие метан не оказывает и не ядовит (из-за малой растворимости метана в воде и плазме крови и присущей парафинам химической инертности). Погибнуть человеку в воздухе с высокой концентрацией метана можно только от недостатка кислорода в воздухе для дыхания при очень высоких концентрациях метана.

G.I. Trofimova1, N.I. Trofimov2, I.A. Bakushkina3 Candidate of Geological and Mineralogical Sciences, Deputy Director for Academic Affairs, Associate Professor of the Department of Engineering Geology and Geo-ecology, Engineer on the Organization of the Special Purpose Vehicle Traffic, Head of Laboratory, Department for Coal Chemistry, Plastic and Engineering Environment Protection Leninsk-Kuznetsky branch of Tomsk State University of Architecture and Civil Engineering, JSC SUEK-Kuzbass, Production Unit “Management of Degassing and Methane Utilization” (Leninsk-Kuznetsky), Kuzbass State Technical University (Kemerovo), Russia Abstract. In this article the searching for methane is considered in different environment – air, water, earth, fire and space. Also the possibility of receiving methane by dint of the methanogenic bacteria is considered.

Keywords: methane, fire, water, earth, air, space, methanogenic bacteria.

–  –  –

ФГБОУ ВО Оренбургский государственный университет, Россия Аннотация. Статья посвящена разработке и исследованию метода защиты информации от несанкционированного доступа за счет контроля поведения пользователя. Контроль осуществляется путем формализации действий пользователя, согласно терминам теории автоматов и представления их в виде сигнатур для дальнейшего анализа. Анализ действий пользователя осуществляется системой мониторинга, которая при анализе учитывает все предыдущие действия пользователя.

Ключевые слова: информационная безопасность, защита от НСД, контроль поведения пользователя, мониторинг действий пользователя.

Проблема защиты информации от несанкционированного доступа (НСД) на сегодняшний день является достаточно актуальной. Согласно статистике [2] НСД является одной из самых распространённых угроз информационной безопасности. При этом реализация ряда угроз становится возможной по причине того, что существующие методы защиты информации от НСД не в полной мере учитывают особенности поведение пользователя в компьютерной системе (КС).

В научной и технической литературе известен ряд публикаций, посвященных задаче контроля поведения пользователя [2, 6-8]. Но в большинстве из них контроль сводится к анализу отдельных операций пользователя, а не последовательности его действий. Такой подход является недостаточно эффективным для обеспечения требуемого уровня защиты от НСД. Для описания поведения пользователя, как сложно формализуемого процесса, в работе использована модель цифрового автомата, позволяющая на основе алгоритмизации технологических операций пользователя, с использованием соответствующих сигнатур, определить правомочность как отдельных действий пользователя в КС, так и их совокупности.

Целью данной работы является повышение достоверности распознавания несанкционированного поведения пользователя как последовательности технологических операций в КС на основе сигнатурного подхода.

Для достижения данной цели решены следующие задачи:

с использованием положений теории автоматов формализовано поведение пользователя (ПП);

разработана математическая модель подсистемы контроля ПП;

разработана структурная схема автоматной системы контроля ПП;

разработано программное обеспечение (ПО), демонстрирующее работу метода;

разработан метод контроля ПП в КС;

определены достоинства и недостатки разработанного метода.

В выражении (1) представлена обобщенная модель ПП как цифрового автомата А [3]:

А={S,s0,X,Y,, } (1) где S – множество состояний системы, обусловленное действиями пользователя; s0 – начальное состояние системы; X – множество входных воздействий пользователя; Y – множество реакций системы на действия пользователя; (s,х) – функция перехода состояний КС; (s,х) – функция выходов КС.

Целевая функция задачи повышения эффективности идентификации запрещенных действий пользователя определяется минимизацией ошибок первого и второго рода при ZZдоп и имеет следующий вид [1]:

(2) где и – экономия и возможный денежный доход от верного распознавания действий пользователя; и – затраты от неверного распознавания действий пользователя; и – соответственно, ошибки первого и второго рода при определении правомочности действий пользователя; и – априорные вероятности событий, соответствующих подаче команд пользователем для выполнения операций до контроля, соответственно, санкционированных и © Аралбаев Т.З., Каскинов И.И. / Aralbayev T.Z., Kaskinov I.I., 2017 ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

несанкционированных; Z и Zдоп – соответственно, реальные и допустимые затраты на создание системы контроля.

Из выражения (2) видно, что, чем меньше ошибки первого и второго рода, тем выше значение целевой функции. Мониторинг значений (состояний) функции перехода (s,х), соответствующей конкретному пользователю, позволяет вести контроль санкционированных операций в КС.

На рисунке 1 представлена структурная схема автоматной системы контроля ПП.

Xc

–  –  –

Подсистема мониторинга контролирует входные и выходные сигналы компьютерной подсистемы, ведет их учет, оказывает воздействие на компьютерную подсистему для осуществления разрешенных переходов состояний согласно соответствующим базам сигнатур и автоматной таблице переходов и выходов КС.

Для контроля действий пользователя в работе использован сигнатурный метод [4], отличающийся высоким быстродействием и простой реализацией.

На рисунке 2 представлены графовые схемы выполнения операций пользователя с различными вариантами сигнатурного контроля.

Графовая модель последовательности выполнения операций (действий) пользователя в исходной КС, в которой переходы пользователя от одной операции к другой происходят без каких-либо проверок, представлена на рисунке 2 «а».

На рисунке 2 «б» представлена модель с контролем каждой операции по классической модели ГогенаМезигера.

Модель, представленная на рисунке 2 «в», описывает предложенный метод. В данном случае при выполнении каждой операции производится проверка ее санкционированного выполнения, а также проверка всех предыдущих операций с использованием соответствующих сигнатур. Такой алгоритм позволяет контролировать каждый переход состояния КС с учетом санкционированности всех предыдущих переходов.

P4 P1 P2 P3

–  –  –

Х1 Х1' Х2 Х2' Х3 Х3' Х4 Х4' Х2'' Х1'' Х4'' Х3''

–  –  –

Рисунок 2. Графовые модели выполнения команд пользователя:

(а) исходной последовательности выполнения операций; (б) контроля операций пользователя по модели Гогена-Мезигера;

(в) контроля операций пользователя на основе комплексного сигнатурного метода * На рисунке 2 приняты следующие обозначения:

х1- х4 – сигналы запроса на выполнение операций пользователя;

х1’-х4’– сигналы разрешения выполнения операций пользователя;

х1’’ - х4’’– сигналы блокировки выполнения операций пользователя системой мониторинга;

s1-s4 – коды сигнатур операций пользователя;

символом P с индексами обозначены оценки вероятностей ошибки при обнаружении несанкционированной операции.

Для исследования работы метода контроля поведения пользователя на основе автоматной модели, было разработано программное средство [9], экранная форма которого представлена на рисунке 3. На рисунке для наглядности кодам сигнатур присвоены буквенные выражения.

–  –  –

Программа эмулирует алгоритм работы автоматной модели контроля поведения пользователя. Программа обеспечивает:

возможность генерации и ввода произвольной цепочек действий пользователя и соответствующих сигнатур;

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

позволяет выбор режимов мониторинга при контроле всей совокупности операций или отдельных ее фрагментов: «Полное совпадение» или «Совпадение части цепочки»;

запись протоколов разрешенных и запрещенных переходов.

Эффективность разработанного метода оценивается с учетом анализа рисков в системах защиты информации. Риск определяется как произведение финансовых потерь (ущерба), связанных с несанкционированными операциями, и вероятностями реализации этих операций [5]. Если предположить, что величина ущерба равна для рассматриваемых вариантов контроля, представленных на рисунке 2, то в рассматриваемой задаче оценка риска определяется вероятностями реализации угрозы выполнения несанкционированной операции.

Для исходной модели, представленной на рисунке 2 «а», оценка реализации угрозы равна произведению (M1) вероятностей: P1–P4. В схеме, построенной по модели Гогена-Мезигера (рисунок 2 «б»), вероятность выполнения последней операции X4 оценивается произведением (M2) вероятностей P1’-P4’. Величина M2 меньше M1 из-за наличия средств контроля после выполнения каждой операции пользователя.

В предложенном методе (рисунок 2 «в») вероятность несанкционированной реализации всей последовательности операций равна произведению вероятностей P1’’- P7’’ (M3). Величина M3 меньше M2 так, как по мере выполнения каждой последующей операции, как это видно на рисунке 2«в», осуществляется дополнительно контроль выполнения всех предшествующих операций.

Предложенный метод позволяет снизить вероятность несанкционированного подключения нарушителя в последовательность выполняемых операций за счет непрерывного текущего контроля санкционированности всех предыдущих операций. Внесенная при этом некоторая избыточность проверок при использовании средств автоматизации контроля не снижает производительности выполнения операций, а алгоритмическая избыточность снижает риск НСД.

Данный метод может быть использован в банковских системах контроля проведения транзакций, при попытках несанкционированного доступа к персональным данным и в других системах защиты информации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аралбаев, Т.З. Построение адаптивных систем мониторинга и диагностирования сложных промышленных объектов на основе принципов самоорганизации / Т.З. Аралбаев. – Уфа: Гилем, 2003. – 248 с.

2. Галатенко, А.В. Автоматные модели защиты компьютерных систем / А.В. Галатенко // Интеллектуальные системы Т. 4. Вып. 3-4. – Москва, 2015. – С. 214-271

3. Глушков, В.М. Абстрактная теория автоматов / В.М. Глушков // Успехи мат.наук. – 1961. – 16, № 5. – С. 3-62.

4. Збицкий, П.В. Функциональная сигнатура компьютерных вирусов / П.В. Збицкий / Наука и образование. – Москва: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2013. – 297 с.

5. Козлова, Е.А. Оценка рисков информационной безопасности с помощью метода нечеткой кластеризации и вычисления взаимной информации / Е.А. Козлова // Молодой ученый. – 2013. – №5. – С. 154-161.

6. Машечкин, И.В. Система мониторинга и анализа поведения пользователей компьютерной системы / И.В. Машечкин, М.И. Петровский, С.В. Трошин // Программные системы и инструменты. – 2006. – № 7. – С. 95–113.

7. Мигаль, В.П. Сигнатурный подход к анализу и обеспечению безопасности системы «человек-машина» / В.П. Мигаль, Г.В. Мигаль // Открытые информационные и компьютерные интегрированные технологии. – 2014. – № 65. – С.

152-159.

8. Пат.2012156444 Российская Федерация, МПК G06F21/50, G06F21/62, G06Q90/00. Система и способ адаптивного управления и контроля действий пользователя на основе поведения пользователя / Леденев Александр Вячеславович (RU), Колотинский Евгений Борисович (RU), Игнатьев Константин Сергеевич (RU); заявитель и патентообладатель Закрытое акционерное общество «Лаборатория Касперского» (RU). – 2012156444/08; заявл. 25.12.2012; опубл.27.06.2014

9. Свидетельство № 1121 Прикладная программа «Имитационная модель контроля поведения пользователя в компьютерной системе» / И.И. Каскинов, Т.З. Аралбаев; Федер. агентство по образованию, Гос. координац. центр информац. технологий, Отраслевой фонд алгоритмов и программ ; Оренбург. гос. ун-т. – № 11362; заявл. 15.05.2015; зарегистр.

29.05.15 Материал поступил в редакцию 22.12.16.

SIGNATURE-BASED METHOD OF USER BEHAVIOR BASED ON THE AUTOMATA THEORY

–  –  –

Abstract. This article deals with the development and research of information security method due to control of user behavior. Control is carried out by formal characterization of user activity according to terms of the automata theory and their representation in the form of signatures for the further analysis. The analysis of user behavior is carried out by monitoring system which considers all previous user actions in the analysis.

Keywords: information security, protection against unauthorized access, control of user behavior, monitoring of user actions.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

УДК 621.396

–  –  –

Аннотация. В данной работе рассматриваются вопросы построения пеленгатора акустических сигналов. Приведены краткие теоретические сведения. Предложен алгоритм работы устройства. Приведены структурные схемы устройства.

Ключевые слова: пеленгатор акустических сигналов, пеленгационная характеристика.

В современных системах контроля пространства и охраны периметра необходимо решать задачу пеленгации объектов, приближающихся к зоне ответственности системы. Подобные системы могут использовать различные физические поля целей: акустические, сейсмические, электромагнитные и прочие. В данной работе рассматривается вопрос реализации алгоритма пеленгатора, обрабатывающего акустические сигналы от объекта. В основе алгоритма работы пеленгатора лежит фазовый метод пеленгации широкополосных сигналов. Рассмотрению вопросов обработки акустических сигналов посвящено большое количество работ [1–5], поэтому эта тематика является актуальной.

Для обоснования алгоритма работы акустического пеленгатора локализованных источников широкополосных излучений на фоне распределенных в пространстве помех рассмотрим функциональную схему его приемной части (рис. 1).

–  –  –

Для осуществления точечных оценок угла пеленга на объект и слежения за углом визирования в следящем измерителе необходимо применение дискриминатора.

В случае широкополосных сигналов на входе следящего измерителя реализация определения знака рассогласования возможна при обеспечении фазового сдвига 90 в широкой полосе частот, при применении широкополосных фазоразностных цепей (ШФЦ).

Широкополосной фазоразностной цепью, или широкополосным фазовращателем, называется разностная цепь, частотные характеристики которой в пределах заданной частотной полосы 0 н в удовлетворяет соотношениям:

0 ( ) 0 ( ) 0 ( ) 0, TI ( j ) TII ( j ) const, где 0() – заданная фазоразностная характеристика (в большинстве случаев 0() = 0 = const), 0 – допуTI ( j) TII ( j ) стимая погрешность ее воспроизведения, – амплитудно-частотные характеристики, четырехполюсников фазоразностной цепи.

Структурно ШФЦ представляет собой два соединенных по входу четырехполюсника, каждый из которых вносит свой фазовый сдвиг во входной сигнал, но разность фазовых сдвигов в пределах рабочего частотного диапазона остается равной 0 0.

По существу рассмотренное устройство реализует преобразование Гильберта. По широкополосным сигналам в двух каналах акустического пеленгатора, сдвинутых по фазе на каждой частоте на 90°, возможно построение дискриминатора для слежения за локализованным источником акустического излучения и измерение угла пеленга на объект.

Реализация алгоритма пеленгатора предполагает его функционирование в режимах «Захват» и «Сопровождение». Работа макета может быть описана в форме конечного автомата с двумя состояниями (рис. 2).

–  –  –

Автомат имеет два состояния: «Захват» и «Сопровождение». В режиме «Захват» происходит вычисления взаимной корреляционной функции (ВКФ) по двум каналам микрофона со всех возможных пеленгов. В случае превышения максимального значения ВКФ Порога 1 принимается решение о наличии сосредоточенного источника акустического сигнала в зоне обнаружения. При этом автомат переходит в режим «Сопровождение».

Переход в режим «Сопровождение» автоматически означает обнаружение одиночной цели. В режиме «Сопровождение» реализуется работа следящего пеленгатора. В случае, когда ошибка следящей системы станет больше Порога 2, принимается решение о срыве слежения, и автомат переходит в режим «Захват».

Структурная схема работы устройства в режиме «Захват» представлена на рис. 3.

–  –  –

Рисунок 3. Структурная схема работы действующего макета в режиме «Захват»

В режиме «Захват» входной аналоговый сигнал по двум каналам преобразуется в цифровой код при помощи АЦП 1 и 2 с частотой дискретизации 25600 Гц. ФВЧ 3 и 4, ФНЧ 5 и 6 являются фильтрами Баттерворта второго и четвертого порядков соответственно. Данные фильтры выделяют рабочую полосу частот в диапазоне от 200 до 6000 Гц. Бинарные преобразователи с петлей гистерезиса 7 и 8 осуществляют знаковое преобразование входного цифрового сигнала. Для формирования ВКФ двух каналов используются сдвиговые регистры 9 и 10, которые обеспечивают задержку отсчетов бинарных сигналов с дискретностью в один такт синхросигнала.

Умножители 11 формируют попарные произведения текущего отсчета одного канала с задержанными отсчетами другого канала. Всего таких умножителей (2n + 1). Сумматоры 12 накапливают попарные произведения, их количество равно количеству умножителей. Блок 13 выбирает максимальное значение ВКФ и подает его на вход компаратора 14. Компаратор 14 сравнивает максимальное значение ВКФ с Порогом 1, превышение порога является признаком наличия одиночного источника акустического сигнала. Блок 15 осуществляет энергетическую оценку входного сигнала путем получения квадрата его отсчетов. Компаратор 16 осуществляет сравнение квадрата входного сигнала с энергетическим порогом. Превышение энергетического порога является признаком наличия источника акустического сигнала. Устройство управления 17 осуществляет тактирование АЦП 1 и 2, сдвиговых регистров 9 и 10, сброс накопителей 12. Оно выбирает время накопления для принятия решения о наличии одиночного источника акустического сигнала. Принятие решения осуществляется по схеме выходов компараторов 14 и 16. Определение пеленга осуществляется по номеру m, который поступает с выхода блока13. Этот номер соответствует максимальному значению ВКФ. Устройство управления также формирует сигнал Захват для перехода автомата в состояние «Сопровождение», величину начального пеленга и принимает сигнал Срыв сопровождения, при котором автомат снова переходит в состояние «Захват».

Структурная схема работы устройства в режиме «Сопровождение» представлена на рис. 4.

Рисунок 4. Структурная схема работы действующего макета в режиме «Сопровождение»

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

В режиме «Сопровождение» входной аналоговый сигнал по двум каналам преобразуется в цифровой код при помощи АЦП 1 и 2 с частотой дискретизации 25600 Гц. ФВЧ 3 и 4, ФНЧ 6 и 7 являются фильтрами Чебышева второго и четвертого порядков соответственно. Данные фильтры выделяют рабочую полосу частот в диапазоне от 200 до 6000 Гц. Преобразователь Гильберта осуществляет задержку фазы входного сигнала одного из каналов на 900. Бинарные преобразователи с петлей гистерезиса 8…10 осуществляют знаковое преобразование входного цифрового сигнала. Для формирования отсчетов ВКФ трех каналов используются сдвиговые регистры 11…13, которые обеспечивают задержку отсчетов бинарных сигналов на один такт синхросигнала.

Мультиплексоры 14…16 осуществляют выбор конкретного выхода сдвиговых регистров, осуществляя тем самым управляемую задержку сигнала. Умножители 17 и 18 формируют попарные произведения отсчета одного канала и его сопряженного по Гильберту с отсчетом другого канала. Сумматоры 19 и 20 накапливают попарные произведения. Блок деления 21 осуществляет деление отсчета ВКФ сопряженного по Гильберту сигнала на отсчет ВКФ самого сигнала. Результат деления является ошибкой рассогласования следящей системы. Блок 22 осуществляет энергетическую оценку входного сигнала путем получения квадрата его отсчетов. Компаратор 23 осуществляет сравнение квадрата входного сигнала с энергетическим порогом. Превышение энергетического порога является признаком наличия источника акустического сигнала. Устройство управления 24 осуществляет замыкание обратной связи пеленгатора и сопровождение подвижного объекта. Для этого оно производит тактирование АЦП 1 и 2, сдвиговых регистров 11…13, сброс накопителей 19 и 20. По сигналу рассогласования оно управляет мультиплексорами 14…16 для выбора правильной задержки сигнала. При превышении ошибки рассогласования значения Порог 2 принимается решение о срыве слежения и выставляется соответствующий сигнал на выход. Также оно выбирает время накопления ВКФ для реализации сопровождения.

Время накопления ВКФ определяется исходя из необходимого числа периодов сигнала с наименьшей частотой в рабочем диапазоне. Наименьшая частота определяется нижней границей частотного диапазона входных фильтров и равна 200 Гц. Из практических соображений для надежного сопровождения источника акустического сигнала требуется 10 периодов входного сигнала. Поэтому время накопления составляет 0,05 с.

После накопления ВКФ дальнейшая обработка заключается в делении двух отсчетов ВКФ одного на другой. Исходя из вышесказанного, требуется выполнить 1 + 50 = 51 операцию.

Данный алгоритм работы был реализован на основе 32-разрядного микроконтроллера. Проверка работы устройства на натурных испытаниях показала работоспособность устройства с максимальной ошибкой определения пеленга ± 2°.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Глазков, В.В. Использование дифференциальных решеток микрофонов для подавления акустического шума / В.В. Глазков, И.В, Муратов // Вестник СИБГУТИ. – 2016. – № 3 (35). – С. 215–222.

2. Лихоеденко, К.П. Дискриминационные характеристики акустических пеленгаторов локализованных источников широкополосных излучений с временным способом обработки сигналов / К.П. Лихоеденко, В.К. Хохлов // Электромагнитные волны и электронные системы. – 2014. – Т. 19. – № 6. – С. 47–53.

3. Хохлов, В.К. Диаграммы направленности и дискриминационные характеристики пеленгаторов локализованных объектов со спектральным способом обработки широкополосных сигналов / В.К. Хохлов, А.К. Лихоеденко // Успехи современной радиоэлектроники. – 2016. – № 6. – С. 63–72.

4. Хохлов, В.К. Пеленгация локализованного источника акустических излучений на основе знакового корреляционного метода / В.К. Хохлов, Ж.С. Коршикова // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Машиностроение. – 2008. – № 3. – С. 66–74.

5. Хохлов, В.К. Пеленгация локализованного источника акустических излучений на основе спектрального метода обработки сигналов / В.К. Хохлов, Ж.С. Коршикова // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Приборостроение. – 2010. – № 1. – С. 62–73.

Материал поступил в редакцию 14.12.16.

–  –  –

Abstract. In this article the issues of creation of bearing finder using acoustic signal are considered. The brief theoretical data are provided. The algorithm of device operation is suggested. The type diagrams of the device are given.

Keywords: bearing finder using acoustic signal, bearing characteristic.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

УДК 621.396

РЕАЛИЗАЦИЯ УСТРОЙСТВА РАСПОЗНАВАНИЯ НАЗЕМНЫХ

И ВОЗДУШНЫХ ОБЪЕКТОВ ПО АКУСТИЧЕСКОМУ СИГНАЛУ

В.В. Глазков, кандидат технических наук, доцент Московский Государственный Технический Университет им. Н.Э. Баумана, Россия Аннотация. В данной работе рассматриваются вопросы построения устройства распознавания объектов по их акустическим сигналам. Предлагается алгоритм, использующий в качестве информативного параметра распределение интервалов между нулями. Для повышения вероятности правильной классификации объектов с газотурбинным двигателем вводится дополнительный информативный признак – нормированная мощность сигнала в частотных полосах.

Ключевые слова: распознавание акустических сигналов, нейросеть, обучение нейросети.

Задача распознавания объектов встречается во многих технических областях: системы мониторинга движения транспорта, системы контроля доступа и охраны периметра, системы специального назначения и т.д. [1, 2]. Такие системы могут быть как активными, так и пассивными. Преимущество пассивных систем заключается в их скрытности.

Рассмотрению построения подобных систем на основе акустических сигналов посвящен ряд работ [3–6]. Поэтому данная тематика является актуальной. В современных условиях подобные системы обычно имеют автономное питание, поэтому алгоритм их работы должен иметь возможность быть реализованным на малопотребляющей аппаратуре.

Для решения задачи распознавания необходимо выбрать информативный признак из набора реализаций, полученных в результате экспериментальных исследований. В экспериментальных исследованиях были получены реализации акустических сигналов от наземной техники (грузовой и легковой автомобили) и воздушной техники (самолет и вертолет).

При дискриминантном анализе для формирования критериев разделимости классов использованы матрицы рассеяния внутри классов SW и между классами S B.

Матрица рассеяния внутри классов показывает разброс объектов относительно векторов математических ожиданий классов:

–  –  –

где m j – вектор средних значений l-мерной выборки, принадлежащей j-му классу.

Матрица SW пропорциональна ковариационной выборочной матрице для совокупности l-мерных данных. Она симметричная, положительно определенная и, как правило, невырожденная.

Матрица рассеяния между классами может быть определена несколькими способами. Наиболее распространенный из них описывается выражением:

–  –  –

Эта матрица также симметричная положительно определенная, но ее ранг будет самое большее равен единице, т.к. она является внешним произведением двух векторов.

Наиболее распространены 4 критерия, использующих эти матрицы:

–  –  –

где М – количество отсчетов принимаемого сигнала на интервале времени наблюдения; xmax – константа нормирования РДИН, выбирается на этапе обучения нейросети (НС).

Суть вектора РДИН – гистограмма распределения количества отсчетов тактовой частоты в течение одной полуволны сигнала. Точное количество Nх компонент вектора РДИН определяется по результатам обучения нейронной сети. В качестве начального значения выбрано Nх=32. На этапе синтеза для каждой реализации формируется вектор РДИН. На рис. 1 приведена реализация вектора РДИН воздушного объекта.

Рисунок 1. Вектор РДИН воздушного объекта ISSN 2308-4804.

Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

Устройство распознавания будем строить на основе нейросети. В качестве исходной для исследований выбрана НС с количеством слоев, равным 3. В третьем, выходном слое НС, осуществляется выбор максимального отклика с выходов нейронов второго слоя, выдающего решения о распознаваемых объектах. На каждом k– ом выходе второго слоя НС отклик на входной вектор X, размерностью Nj может быть представлен в виде

–  –  –

где Ni – количество нейронов в первом слое, f1 и f2 – функции активации нейронов соответственно первого и w1 второго слоев, w1 – весовые коэффициенты первого слоя, wik – весовые коэффициенты второго слоя, и 0i ji w0k – нулевые веса соответственно нейронов первого и второго слоев.

Выходной слой НС должен состоять из нейронов по количеству распознаваемых классов объектов.

Обучение нейронной сети производилось на обучающем множестве из 150 реализаций (по 50 для каждого из классов), полученных на основании модельных сигналов. Тестирование НС производилось на тестовом множествах, включающих по 25 реализаций для каждого класса объектов, полученных экспериментально в натурных условиях. В соответствии с выбранным функционалом оптимизации – минимум среднего значения квадрата ошибки между реальным и требуемым значениями выходного сигнала, в качестве алгоритма обучения выбран алгоритм back-propagation.

В результате обучения и частичной оптимизации была получена НС с числом нейронов промежуточного слоя N=4. Число нейронов во входном слое сведено к Nx=32. Проводились экспериментальные исследования на 150 имеющихся в распоряжении реализациях и вычисление относительных частот правильной классификации объектов. Относительные частоты правильной классификации объектов составили 80 %, что является средним показателем.

Проведенные исследования показали, что указанный недостаток вызван тем, что при построении исходного алгоритма распознавания все объекты с газотурбинными двигателями (ГТД) относились к воздушной технике. Однако в настоящее время в РФ и США имеются образцы наземной техники с ГТД.

При этом возникают следующие трудности. При движении наземной техники акустический сигнал складывается из шума двигателя и шума подвески шасси. В случае техники с бензиновым или дизельным двигателем шум двигателя преобладает над шумом подвески и находится в том же частотном диапазоне до 1…2 кГц. В случае техники с ГТД шум ГТД имеет максимум на более высоких частотах, т.е. итоговый сигнал складывается из среднечастотной составляющей шума подвески шасси и высокочастотной составляющей шума ГТД, причем преобладает высокочастотная составляющая.

При полете вертолета акустический сигнал складывается из шума двигателя и шума несущего винта.

Современные вертолеты России и США в подавляющем большинстве имеют ГТД. В составе излучаемого несущим винтом шума различают вихревой (или широкополосный) шум, шум вращения лопастей и хлопки лопастей.

Наиболее сильный шум несущего винта создают хлопки лопастей (если они есть). За ними следует вихревой шум, а затем шум вращения. Максимум интенсивности шума вращения попадает на весьма низкие частоты, так что несколько низких гармоник могут вообще не попадать в слышимый диапазон. Таким образом, если шум вращения превалирует, то это не самый неприятный для восприятия случай. С учетом восприятия преобладающим часто оказывается вихревой шум. Однако шум вращения может стать существенным, когда амплитуды входящих в него высших гармоник возрастают, т.е. по мере перехода этого шума в хлопки лопастей, например, при малом числе лопастей винта и больших концевых скоростях.

Шум вращения может вызвать вибрации конструкций вертолета и усталостные повреждения. Кроме того, низкочастотный шум хорошо распространяется в атмосфере, тогда как высокие гармоники быстрее затухают по удалении от вертолета. Поэтому на больших расстояниях от вертолета хлопки лопастей и шум вращения несущего винта имеют наибольшее значение. Вертолет обычно обнаруживается акустически по шуму вращения несущего винта.

Рассмотрим механизм формирования шума от ГТД. Лопаточные машины ГТД генерируют излучение с дискретным и непрерывным по частоте спектрами, по шумности доминирует излучение с дискретным спектром на гармониках частоты следования лопаток рабочих колес (частоты 1000-4000 Гц) и на гармониках роторной частоты (сверхзвуковые вентиляторы, область частот 500-2000 Гц).

Таким образом, для улучшения рабочих характеристик системы распознавания объектов по их акустическому сигналу необходимо увеличить число информативных признаков.

На рис. 2 и 3 для сравнения представлены оценки спектральной плотности мощности (СПМ) сигнала с выхода микрофона при проезде наземной гусеничной техники и пролете реактивного самолета, полученные по методу Уэлча.

–  –  –

Рисунок 2. СПМ сигнала с выхода микрофона при проезде гусеничной техники (с газотурбинным двигателем) Качественно анализируя эти графики, можно сделать вывод о возможности разделения объектов данных классов по энергетическому спектру.

Для этого необходимо проводить оценку энергии входного сигнала в различных частотных полосах.

Анализ показал, что характерный пик энергии акустического сигнала от газотурбинного двигателя гусеничной техники находится в полосе от 6 до 8 кГц, а от реактивного самолета – в полосе от 2 до 4 кГц.

Таким образом, дополнительно к частотному диапазону от 250 до 1000 Гц, по которому получают распределение интервалов между нулями (РДИН), необходимо выделить частотные диапазоны от 2 до 4 кГц и от 6 до 8 кГц. Функциональная схема устройства распознавания в этом случае будет иметь вид, показанный на рис. 4.

Рисунок 3. СПМ сигнала с выхода микрофона при пролете реактивного самолета

В данной схеме входной сигнал подается на полосовые фильтры 1, 2 и 3, которые выделяют соответственно частотные диапазоны от 250 до 1000 Гц, от 2 до 4 кГц и от 6 до 8 кГц. Выход первого полосового фильтра подается на блок выделения РДИН, который остается неизменным. Амплитудные детекторы 5, 6 и 7 позволяют получить огибающую сигнала соответственно во всей полосе, в полосе от 2 до 4 кГц и в полосе от 6 до 8 кГц. Выход амплитудных детекторов поступает на интеграторы 8, 9 и 10, которые проводят оценку энергии сигналов за время принятия решения. Каждый раз в начале принятия решения интеграторы сбрасываются.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

Рисунок 4. Функциональная схема доработанного устройства распознавания

В зависимости от расстояния между целью и микрофоном макета акустического средства обнаружения, распознавания и сопровождения интенсивность сигнала на входе микрофона будет меняться. Также будет меняться интенсивность сигнала и на его выходе. Для получения инвариантных информативных признаков проводят нормировку выходов интеграторов 9 и 10 по выходу интегратора 8 при помощи делителей 11 и 12. Таким образом, дополнительным информативным признаком является нормированные по общей мощности сигнала значение мощности в полосах от 2 до 4 кГц и от 6 до 8 кГц.

Выход блока выделения РДИН 4 и делителей 11 и 12 поступают на вход нейросетевого классификатора 13, который совместно обрабатывает данные информативные признаки.

Таким образом, за счет введения двух дополнительных информативных признаков удалось повысить вероятность правильной классификации целей до уровня не менее 90 %.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Глазков, В.В. Алгоритм обнаружения подвижных объектов автотранспортной техники в миллиметровом диапазоне длин волн / В.В. Глазков, К.П. Лихоеденко // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. – 2010. – № 2. – С. 80–91.

2. Глазков, В.В. Построение устройства идентификации моторизованных объектов колесной и гусеничной техники в миллиметровом диапазоне длин волн / В.В. Глазков // Электромагнитные волны и электронные системы. – 2012. – № 12, Т. 17. – С.

17–28.

3. Павлов, Г.Л. Адаптация нейросетевого алгоритма к скоростям движения классифицируемых по акустическим излучениям объектов / Г.Л. Павлов, В.К. Хохлов // Наука и образование: научное издание МГТУ им.

Н.Э. Баумана. – 2012. – № 10. – С. 18.

4. Павлов, Г.Л. Нейросетевые алгоритмы в задаче классификации объектов по их акустическим излучениям / Г.Л. Павлов, В.К. Хохлов // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2012. – № 5. – С. 15.

5. Хохлов, В.К. Адаптация нейросетевой системы распознавания вертолета по его акустическому излучению к скорости полета / В.К. Хохлов, Ю.Ю. Гулин, И.В. Муратов // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2015. – № 5.

– С. 137–153.

6. Хохлов, В.К. Получение статистических характеристик информативных признаков сигналов в автономных информационных системах с использованием нейросетей / В.К. Хохлов, К.П. Лихоеденко // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 2014. – № 3. – С. 200–218.

Материал поступил в редакцию 14.12.16.

THE WORK OF DISCRIMINATOR OF GROUND

AND AERIAL OBJECTIVES USING ACOUSTIC SIGNAL

V.V. Glazkov, Candidate of Technical Sciences, Associate Professor Bauman Moscow State Technical University, Russia Abstract. In this article the issues of creation of bearing finder using acoustic signal are considered. The algorithm using distribution of intervals between zero as informative parameter is suggested. For probability increase of the correct classification of objects with the gas-turbine engine the additional informative feature is introduced – the rated signal power in frequency bands.

Keywords: discrimination using acoustic signals, neural network, neural network training.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

УДК 004.4

–  –  –

Аннотация. В данной статье рассмотрены вопросы локализации программного обеспечения.

Ключевые слова: локализация, программное обеспечение.

Мир развивается, и вместе с этим появляются новые программы. Потребность в этих программах существует не только в развитых странах, поэтому появляется вопрос о локализации ПО. Сначала рассмотрим, что такое локализация ПО. Локализация программного обеспечения – процесс адаптации программного обеспечения к культуре какой-либо страны [2]. Как частность – перевод пользовательского интерфейса, документации и сопутствующих файлов программного обеспечения с одного языка на другой [7]. Стоит отметить, что локализация – это не только перевод программы на другой язык. Локализация – это операция, состоящая из нескольких уровней, которая требует взаимодействия программиста с дизайнером и переводчиком [4].

Все более глубокое проникновение вычислительной техники на все уровни иерархии современных промышленных предприятий приводит к вовлечению в работу с ними новых категорий пользователей [3].

Можно отметить 2 наиболее отличительные категории, пребывающие на различных социальных полюсах, которые были быстро втянуты в сферу новейших информационных технологий, в некоторых случаях даже помимо их собственного желания. С одной стороны, это представители управленческого персонала, а с другой – рядовые операторы, диспетчеры, просто рабочие. Обе эти группы представляют 2 важных сегмента потенциальных пользователей программного обеспечения (ПО), и успешное продвижение любого программного продукта на российских предприятиях возможно только в том случае, когда разработчики учитывают нужды и потребности обеих групп [5]. «Управленцы» значимы в силу их высокого положения и влияния на выбор закупаемого ПО, а с рядовыми пользователями невозможно не считаться хотя бы по причине их многочисленности. Представители обеих групп сходятся в обязательности присутствия у каждого приложения русскоязычного интерфейса. Для управляющего состава в большинстве случаев это лишь вопрос удобства и комфорта, в то время как для пользователей из второй группы интерфейс на иностранном языке может быть непреодолимой преградой при работе с компьютерной системой. Перечисленные факторы делают русскоязычный интерфейс не просто желательной особенностью, а совершенно необходимой составляющей общей функциональности любой программной системы. К тому же, распространение нелокализованного ПО в некоторых странах запрещено на законодательном уровне, и российский рынок со временем движется в этом же направлении. Отчасти справедливое недоверие пользователей к русифицированным продуктам зачастую может быть вызвано негативным опытом использования пиратских версий.

От качества локализации в значительной степени зависит благополучность продвижения продукта на национальном рынке. Большие организации зачастую расходуют огромные средства на разработку пользовательского интерфейса. Это дает возможность им произвести высококачественный продукт, учитывающий отличительные черты психологии, компьютерной грамотности, общего образовательного уровня, языкового багажа и культурных традиций целевой аудитории. При всём этом старания разработчиков могут быть сведены на нет низкокачественной локализацией. Существует множество различных факторов, согласно которым локализованная версия ПО может быть значительно хуже оригинала (верно и обратное: локализация в некоторых случаях дает возможность исправить ошибки оригинальной версии продукта).

Хотя качество конечного продукта в значительной мере зависит от профессионализма, эрудиции, опыта и слаженности команды, выполняющей региональную адаптацию, современные системы локализации ПО помогают значительно упростить и ускорить процесс локализации, а также правильно его организовать. На сегодняшний день на рынке представлено несколько профессиональных систем локализации ПО. Среди наиболее известных можно перечислить Catalyst, Passolo, RC-WinTrans, Multilizer, Visual Localize. Практически все они имеют развитые средства обработки ресурсных данных, поддерживают проверку орфографии, ведение глоссария или терминологической базы данных (БД), автоматизированное тестирование интерфейса [1], повторное использование имеющихся переводов, общую БД проекта для распределенной работы и множество других функций.

Отличительными особенностями большинства пакетов локализации ПО являются достаточно высокая стоимость, защита аппаратным ключом и наличие нескольких версий продукта, отличающихся ценой и функциональностью.

К локализации продукта необходимо с самого начала относиться как к неочевидной задаче, требующей креативного подхода, так как даже такая элементарная вещь как светофор способна быть причиной недоразумений при переводе системы с одного языка в иной. В то время как в Англии, России и странах Европы используются красный, желтый и зеленый, в США – красный, оранжевый и зеленый, а в Японии, например, красный, © Кононков Е.В., Каюмов О.О. / Kononkov E.V., Kayumov O.O., 2017 ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

оранжевый и голубой. Кроме того, необходимо осознавать, что процедура локализации потребует достаточно крупных временных и финансовых расходов. Цены на услуги локализации могут отличаться во много раз в зависимости от профессионализма исполнителей. Расценки чаще всего приводятся в расчете на один символ или на одно слово исходного текста [6]. Зачастую предусматриваются скидки постоянным клиентам. При поиске исполнителя необходимо обратить внимание на ряд аспектов. Во-первых, ни один грамотный локализатор никогда заранее не назовет стоимость работы. Если такое произошло, то это может означать либо некомпетентность исполнителя, либо то, что стоимость получена в расчете на самый худший случай, что совершенно не выгодно заказчику. Слишком низкие расценки также должны настораживать, так как труд локализатора – это «ручная работа», никаких ноу-хау, позволяющих принципиально ускорить процесс перевода, на сегодняшний день не существует. Заранее следует согласовывать не только расценки, но и метод подсчета объема исходных данных, а также возможные скидки при автоматическом переводе большого числа повторяющихся фрагментов.

Для того чтобы проверить качество программ, локализованных на другие языки, мы провели своё маленькое исследование. Рассмотрели локализованные на таджикский язык программы, в частности, Touch Typing Study и программное обеспечение Android.

Touch Typing Study – это обучающая программа для быстрого набора с клавиатуры. Она локализована на 114 языков, в том числе и на таджикский. При первом запуске программы появилась инструкция, которая была непонятна человеку, который хорошо владеет этим языком, но, примерно догадываясь о чём там идёт речь, мы преодолели этот этап и перешли непосредственно к самой программе обучения. И тут появилась новая проблема, хотя алфавит таджикского языка кириллический, там присутствуют четыре буквы, которых нет на русской клавиатуре, а значит полноценная работа в данной программе на таджикском языке невозможна.

В операционной системе Android по умолчанию используется тот язык, который соответствует вашему местоположению. Этот язык предлагается выбрать при первичной настройке вашего устройства. В дальнейшем для изменения языка оформления нужно сделать соответствующую корректировку в настройках. При выборе таджикского языка на Android, мы столкнулись с теми же проблемами, с которыми сталкивались ранее. При локализации на таджикский язык были использованы слова, которые совсем не используются в повседневной жизни, многие из них непонятны.

Примером хорошей локализации могут служить некоторые социальные сети, такие как Вконтакте, Одноклассники, Фейсбук и т.д. Хорошее качество локализации в этих социальных сетях присутствует, так как многие термины выбирались с помощью голосования среди носителей какого-либо языка.

Подводя небольшой вывод вышесказанному, подчеркнем, что локализация программного продукта значима в первую очередь как важное условие его благополучного продвижения на территориальном рынке.

При этом предпочтительнее не осуществлять локализацию совсем, нежели осуществить её некачественно. В связи с этим особенно серьезно нужно подойти к подбору фирмы, выполняющей локализацию, т.к. удачность итога практически целиком зависит от навыков, опыта и квалификации её работников.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Буштрук, Т.Н. Концептуальная модель информационного ресурса / Т.Н. Буштрук, М.В. Царыгин, А.А. Буштрук // Наука и образование транспорту. – 2014. – № 1. – С. 145-148.

2. Евдокимов, И.В. Адаптация стандартов программных средств к проектам в области информационных технологий / И.В. Евдокимов // Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2010. – Т. 2. – С. 97-101.

3. Евдокимов, И.В. Менеджмент качества и управление развитием системы обработки экспертной аналитики / И.В. Евдокимов // Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2015. – Т. 1. – С. 212-219.

4. Евдокимов, И.В. Проблема и показатели качества программного обеспечения / И.В. Евдокимов // Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2009. – Т. 1. – С. 121-124.

5. Ломов, И.И. К вопросу о современных методиках моделирования бизнес-процессов / И.И. Ломов, М.Ю. Вахрушева // В сборнике: Актуальные вопросы экономики региона: анализ, диагностика и прогнозирование – материалы VI Международной студенческой научно-практической конференции. – 2016. – С. 68-70.

6. Луговая, Н.М. Экономическое обоснование IT-проекта методом USE -CASE POINTS / Н.М. Луговая, И.В. Евдокимов // Новая наука: Опыт, традиции, инновации. – 2016. – № 10-1. – С. 115-118.

7. Харитонова, П.В. Применение IT-технологий при принятии управленческих решений в малом и среднем бизнесе / П.В. Харитонова //Труды Братского государственного университета. Серия: Экономика и управление. – 2015. – Т. 1. – С. 266-269.

Материал поступил в редакцию 23.12.16.

–  –  –

УДК 669.168

МИКРОЛЕГИРОВАНИЕ КОНСТРУКЦИОННЫХ УГЛЕРОДИСТЫХ СТАЛЕЙ С ЦЕЛЬЮ

ПОВЫШЕНИЯ ПРОКАЛИВАЕМОСТИ И КОНСТРУКТИВНОЙ ПРОЧНОСТИ

А.Х. Нурумгалиев1, А.Р. Толеуова2, Р.К. Жаслан3, А.Б. Алькенова4, А.С. Кучерова5 Карагандинский государственный индустриальный университет (Темиртау), Казахстан Аннотация. В данной статье рассматривается микролегирование конструкционных углеродистых сталей с целью повышения прокаливаемости и конструктивной прочности.

Ключевые слова: микролегирование, сталь, прочность, прокаливаемость.

Черная металлургия исторически является крупным сектором, и ее доля в обрабатывающей промышленности составляет 13 %. Черная металлургия служит базой для развития машиностроения и металлообработки, ее продукция находит применение практически во всех сферах экономики. Развитие сырьевых секторов, машиностроения и строительства формирует устойчивый спрос как на внутреннем рынке, так и на мировых рынках.

Гранулированный чугун и горячее брикетированное железо, увеличение объемов и производство новых видов ферросплавов, производство новых видов стали (трубной и коррозионностойкой, жаростойкой и жаропрочной, инструментальной, шарикоподшипниковой, рельсовой и рессорно-пружинной и расширение ассортимента высоколегированной стали являются важнейшими задачами, озвученными в государственной программе индустриально-инновационного развития Республики Казахстан на 2015-2019 годы (утв. указом Президента РК от 01.08.2014г. № 874). Успешное решение этих задач невозможно без широкого применения малоотходной технологии, рационального использования топлива, сырья и легирующих элементов [3].

Перспективным направлением, позволяющим экономить дорогостоящие металлы, значительно повышать физико-механические и технологические свойства сталей, является микролегирование, которое оказывает существенное влияние на чистоту стали, изменяет условия кристаллизации, строение приграничных зерен, способствует получению однородной структуры. Совершенствование состава сталей с целью повышения надежности и долговечности деталей машин требует всестороннего изучения рафинирующего, модифицирующего и легирующего влияния микродобавок.

Малые добавки элементов, проявляющих высокую химическую активность по отношению к железу и примесям, входящим в его состав, оказывают комплексное воздействие на структуру и свойства стали. При этом в результате модифицирующего и рафинирующего эффекта микродобавок изменяются количество, дисперсность и морфология неметаллических включений, а при легировании матрицы – прокаливаемость, однородность структуры и сопротивление хрупкому разрушению сталей.

Общими потребительскими требованиями к конструкционным сталям являются наличие у них определенного комплекса механических свойств, обеспечивающего длительную и надежную работу материала в условиях эксплуатации, и хороших технологических свойств (обрабатываемости давлением, резанием, закаливаемости, свариваемости и др.).

Необходимые технологические и потребительские свойства конструкционных сталей и сплавов, в основном, обеспечиваются рациональным выбором химического состава, улучшением металлургического качества, соответствующей термической обработкой и поверхностным упрочнением.

В данной работе был выполнен анализ микроструктуры и фазового состава низколегированной малоуглеродистой конструкционной стали, легированной барием и кальцием, с применением металлографического метода и с использованием программы Thermo – Calc (TCFE7).

Известно, что повышение в стали остаточного содержания кальция до нескольких сотых долей процента способствует эффективному повышению ее ударной вязкости при отрицательных температурах, выравниванию продольных и поперечных значений ударной вязкости. А также улучшению свариваемости стали. Положительное влияние микродобавок кальция обусловлено эффективным удалением серы из твердого раствора и связыванием ее в сульфиды глобулярной формы.

Была исследована сталь, химический состав которой представлен в таблице 1.

Таблица 1 Химический состав стали Ст3сп Химический состав, % Марка стали С Si Mn P S Cr Cu Ca Ba Al Ст3сп 0,2 0,4 0,6 0,025 0,025 0,7 0,25 0,06 0,02 0,004 Количественный фазовый анализ малоуглеродистой конструкционной стали, легированной барием и кальцием, с использованием программы Thermo – Calc (TCFE7). Были построены изотермические разрезы при различных температурах, начиная с 727 С до 1000 С (рисунок 1).

© Нурумгалиев А.Х., Толеуова А.Р., Жаслан Р.К., Алькенова А.Б., Кучерова А.С. / Nurumgaliyev A.Kh., Toleuova A.R., Zhaslan R.K., Alkenova A.B., Kucherova A.S., 2017 ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

–  –  –

Рис. 1. Изотермическое сечение диаграммы состояния углеродистой стали при переменном содержании кальция и хрома Изотермическое сечение при температуре 950 С (рисунок 1) фиксирует получение структуры пакетного мартенсита, а также смешанную феррито-цементитную структуру. Хром полностью входит в состав (Fe) и образует основную фазу – упрочнитель – карбид хрома, причем превращение начинается уже примерно при t = 875 – 880 C. Образование карбида железа обеспечивает хорошие механические свойства стали.

Изотермическое сечение (рисунок 2) показывает начало кристаллизации жидкой фазы с образованием двух твердых растворов (аустенит и сульфид марганца), кристаллизация этих фаз идет примерно до температуры 670 °С, затем идет выделение феррита и цементита из аустенита (перлитное превращение) вплоть до комнатной температуры.

–  –  –

Рис. 2. Изотермическое сечение диаграммы состояния углеродистой стали при переменном содержании ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

–  –  –

Как видно из таблицы 2, при температуре 1400 С начинается кристаллизация одновременно твердого раствора железа (аустенит) и сульфида марганца из жидкой фазы. Выделение этих фаз продолжается в интервале температур 1300-800 С. Затем уже при температуре 700 С начинается выделение из феррита и цементита из аустенита и одновременно продолжается кристаллизация сульфида марганца. Фазовый состав стали 40Х, рассчитанный по программе Thermo – Calc позволяет спрогнозировать образование основной фазы – упрочнителя и несомненно находит свое подтверждение превращениям, протекающим в классической системе Fe – Fe3C (перитектическое превращение при t=1392 C, эвтектоидное превращение при t=727 C). При дальнейшем понижении температуры образование других фаз исключено, что и было подтверждено данной программой.

Политермическое сечение (рисунок 3) показывает начало кристаллизации жидкой фазы с образованием двух твердых растворов (аустенит и сульфид марганца), кристаллизация этих фаз идет примерно до температуры 670 °С, затем идет выделение феррита и цементита из аустенита (перлитное превращение) вплоть до комнатной температуры.

Кристаллизация сульфида марганца идет непрерывно в интервале температур 1600 С 400 С (рисунок 3). Конечная структура, которая формируется в сплаве, будет феррито-цементитная с добавками сульфида марганца (рисунок 3).

–  –  –

Рис. 3. Политермические разрезы диаграммы состояния системы Fe-C-Mn-Si-S-P-Ca На рисунке 4 приведены кривые неравновесной кристаллизации, на которых показано, что первым из жидкого раствора железа начинает кристаллизоваться сульфидная фаза MnS, затем уже кристаллизуются – фаза и – фаза также непосредственно из жидкого раствора железа. Кристаллизация сплава начинается примерно при температуре 1520 С, что соответствует температуре плавления железа (1539 С), а значит расчет, проведенный с помощью этой программы, можно считать достоверным.

Рис. 4. Кривые неравновесной кристаллизации сплавов системы Fe-C-Si-Mn-Ni-S-P-Cr-N-Cu Таким образом, с использованием программы Thermo-Calc проведен количественный анализ углеродистой конструкционной стали, легированной кальцием и барием, включая расчет изотермических и политермических сечений, массовых и объемных долей фаз. Определены области концентраций и температур, при которых может быть достигнуто максимальное количество основных фаз – упрочнителей.

ISSN 2308-4804. Science and world. 2017. № 1 (41). Vol. I.

Анализ политермических и изотермических сечений и определение фазового состава при различных температурах дает возможность прогнозировать оптимальный состав и структуру стали.

Рассматривалась углеродистая конструкционная сталь, микролегированная кальцием и барием. По полученным экспериментальным данным можно сделать вывод, что наилучший комплекс свойств достигается при содержании кальция до 0,06 %. Положительное влияние микродобавок кальция обусловлено эффективным удалением серы из твердого раствора и связыванием ее в сульфиды глобулярной формы. В данном случае сульфид марганца (MnS) ничинает выделяться уже при температуре 1500 С, и превращение идет непрерывно вплоть до 700 С.

Фазовый состав углеродистой конструкционной стали, рассчитанный по программе Thermo – Calc, позволяет спрогнозировать образование основной фазы – упрочнителя и, несомненно, находит свое подтверждение превращениями, протекающим в классической системе Fe – Fe3C (перитектическое превращение при t=1392C, эвтектоидное превращение при t=727 C).

Окончательная структура стали, которая формируется при кристаллизации будет аустенит и феррит (компьютерный расчет Thermo – Calc). Получение структуры феррита в малоуглеродистых низколегированных сталях нецелесообразно, так как он негативно влияет на величину ударной вязкости при отрицательных температурах. Для подавления ферритообразования целесообразно введение в малоперлитную сталь микродобавок бария.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Белов, Н. А. Диаграммы состояния тройных и четверных систем. – М. : МИСИС, 2007. – 360 с.

2. Белов, Н. А. Компьютерный анализ многокомпонентных диаграмм состояний. – М. : «Учеба», 2003.

3. Государственная программа индустриально-инновационного развития Республики Казахстан на 2015-2019 годы. – Астана, 2014.

4. TCW (Thermo – Calc Windows) Examples Book (Version 5.0).

5. Thermo – Calc Graphical Mode Examples.

Материал поступил в редакцию 20.01.17.

MICROALLOYING OF STRUCTURAL CARBON STEELS AIMED AT INCREASE

IN HARDENING CAPACITY AND STRUCTURAL INTEGRITY

A.Kh. Nurumgaliyev1, A.R. Toleuova2, R.K. Zhaslan3, A.B. Alkenova4, A.S. Kucherova5 Karaganda State Industrial University (Temirtau), Kazakhstan Abstract. In this article microalloying of structural carbon steels aimed at increase in hardening capacity and structural integrity is considered.

Keywords: microalloying, steel, integrity, hardening capacity.

–  –  –

Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики (Самара), Россия Аннотация. Понятие «большие данные» появилось сравнительно недавно, где-то в 2009 году, но особую популярность приняло в 2011 году. Существует большое количество различных определений и мнений о больших данных. Тем не менее, все больше можно услышать о применении этого термина в разных областях.

Так что же такое Big Data и для чего его используют?

Ключевые слова: большие данных, информация, критерий 3V, разноформатная информация.

Просмотрев различные публикации в сети Интернет, можно сделать вывод, что большие данные – это совокупность методов и средств обработки большого объема различной информации, которая весьма часто обновляется и находится в разных источниках. Изначальное появление этого понятия связывают со статьей «Как могут повлиять на будущее науки технологии, открывающие возможности работы с большими объемами данных?», опубликованной редактором журнала Nature Клиффордом Линчем в 2008 году. В ней было собраны разнообразные материалы о большом объеме информации и возможностью ее обрабатывать. И уже в 2011 году термин стал использоваться в крупнейших IT-компаниях таких, как Microsoft, IBM, Oracle.

При характеристике больших данных часто упоминают о критериях 3V [2]:

Volume: информация собирается больших объемов, и раньше хранение такого количества информации вызывало трудности, с помощью таких технологий, как Hadoop это перестало быть проблемой;

Velocity: высокоскоростная обработка и получение результатов;

Variety: возможность одновременной обработки структурированной и неструктурированной разнородной информации.

Таким образом, на основе определения и критериев больших данных можно провести анализ между традиционной БД и БД больших данных (рис. 1). Говоря о больших данных, чаще всего имеют в виду большой объем информации, которую трудно обрабатывать традиционными методами. Судя по данным из таблицы, можно сделать вывод, что при обработке больших объемов данных используют децентрализованный способ хранения, т.е. распределении информации не в одном месте. Но тут срабатывает один из главных принципов Big Data – по возможности обрабатывать информации на той же машине, где и хранится эта информация. В противном случае расходы на передачу информации с одной машины на другую будут превышать расходы на обработку. Также есть возможность хранения и использования разноформатной информации. В качестве модели обработки и хранения информации используется горизонтальная модель, т.е. при больших объемах данных нужно также увеличивать и систему, которая производит обработку этих данных. Еще одним важным принципом работы с Big Data является свойство отказоустойчивости, т.е., так как при обработке подобной информации потребуется большое количество машин, то гарантировано, что несколько из них обязательно выйдут из строя, поэтому необходима возможность «переживать» эти сбои без каких-либо последствий.

–  –  –

Существует немало методов и средств анализа больших данных, такие как методы технологии Data Mining, машинное обучение, нейронные сети, генетическое программирование, имитационное моделирование, визуализация аналитических данных и т.п.

В качестве технологий обработки больших объемов информации выделяют [1]:

1. NoSQL – ряд подходов, реализующие хранилища баз данных; применяются для БД для решения проблемы масштабируемости и доступности;

2. Nadoop – проект фонда Apache Software Foundation, который используется для реализации поисковых и контекстных механизмов многих высоконагруженных веб-сайтов;

3. MapReduce – это модель распределенной обработки данных, предложенная компанией Google для обработки больших объёмов данных на компьютерных кластерах.

4. R – язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой.

Walgreens, крупнейшая аптечная сеть в США, успешно внедрила анализ больших данных в свою работу. В результате проведенных исследований, у компании получилось улучшить сервис и снизить расходы, обеспечить клиентов максимально полезными рекомендациями. Компанией анализируется такая информация, как состояние здоровья клиентов (основываясь на обращениях к врачам и выписке рецептов), демография, поставленные диагнозы и многое другое.

Известная американская телекоммуникационная компания Sprint стоит в пятерке лидеров по количеству клиентов-абонентов мобильной связи. С помощью анализа больших данных компания также достигла впечатляющих результатов – улучшила качество своих услуг, исправила многие неисправности в работе сети, увеличила количество пользователей и снизила отток абонентов. В режиме реального времени обрабатывается до 10 миллиардов операций.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аналитический обзор ранка Big Data Режим доступа: https://habrahabr.ru/company/moex/blog/256747/

2. Аналитическое решение и ПО /SAS Insight http://www.sas.com/ru_ru/insights/big-data/what-is-big-data.html

3. Большие данные (Big_Data) на новостном портале Тadviser. Режим доступа:

http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%A1%D1%82%D0%B0%D1%82%D1%8C%D1%8F:%D0%91%D0%BE%D0%BB%D1%8 C%D1%88%D0%B8%D0%B5_%D0%B4%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5_(Big_Data)

4. Лекция А. Себранта в Яндексе. Что такое на самом деле Big Data и чем они прекрасны. Режим доступа:

http://habrahabr.ru/company/yandex/blog/214217 Abstract. The concept of "big data" emerged relatively recently, round 2009, but made a special popularity in

2011. There are many different definitions and opinions about big data. However, it is possible to hear about use of this term in various fields. So, what is the Big Data and for what purpose it is used?

Keywords: big data, information, 3V criterion, multiformat information.

–  –  –

УДК 544.643.076.2

ИССЛЕДОВАНИЕ ПРОЦЕССА ВОССТАНОВЛЕНИЯ ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ЭЛЕМЕНТОВ

К.В. Пинегин, студент Санкт-Петербургский горный университет, Россия Аннотация. На данный момент находит широкое применение большое количество портативных электронных устройств, каждое из которых нуждается в источнике питания и, несмотря на рост рынка вторичных источников, также называемых аккумуляторами, потребление первичных гальванических элементов все ещё велико. В большинстве случаев действительный ресурс элементов первого рода вырабатывается не полностью, однако эффективность использования может быть увеличена путем восстановления элемента электрическим током. В результате данного исследования были выявлены наиболее оптимальные параметры тока для реакции восстановления. Подбор параметров осуществлялся экспериментальным путем с учетом анализа физических и химических процессов.

Ключевые слова: гальванический элемент первого рода, щелочные батареи, солевые батареи.

В процессе зарядки любого вида химического источника важной задачей является предотвращение газообразования внутри герметичного элемента, способное привести к разрыву корпуса. Данное явление связано с малой скоростью диффузионных процессов в электролите ячейки и высокой силой тока, в результате чего воздействие на электролит может происходить неравномерно по его объёму. Для предотвращения данного эффекта зарядку следует производить импульсами некоторой скважности и длительности, конкретные значения которых будут ниже подобраны экспериментально. Также при зарядке во время отсутствия импульса, называемое скважностью, должна производиться разрядка элемента током приблизительно в 10 раз меньшим тока зарядки.

Для проведения эксперимента и подбора необходимых значений тока восстановления и разряда, длительности импульса и скважности была использована следующая схема:

Рисунок 1. Электрическая принципиальная схема зарядного устройства с регулируемыми параметрами Функционально схему возможно разделить на две части: первая часть формирует импульсный сигнал с регулируемой с помощью потенциометра R2 скважностью, вторая часть усиливает сигнал и обеспечивает разряд батареи в течение отсутствия импульса с помощью группы транзисторов, рассеивая энергию на резисторе.

Длительность импульса регулируется с помощью изменения сопротивления R1, величины токов восстановления и разряда с помощью резисторов R3 и R5 для 9В батарей и R4 и R6 для 1,5В.

Рисунок 2. График зависимости процента восстановленной емкости от длительности импульса для щелочного элемента

–  –  –

Таким образом, рост длительности импульса позволяет увеличить процент восстановленной емкости за счет роста среднего значения тока, однако данное значение имеет ограничение около 40 % для щелочных элементов, объясняемое выработкой реагентов. Также при увеличении длительности импульса возрастает нагрев элемента, по этой причине, в случае если зарядное устройство не способно регулировать параметры при росте температуры, не следует устанавливать длительность импульса более 900мс.

Рисунок 3. График зависимости процента восстановленной емкости от величины обратного тока щелочного элемента Аналогично скважности, увеличение тока разряда целесообразно лишь до 5 мА, после чего рост тока не оказывает влияния на эффективность заряда, однако способствует его нагреву.

Заключение На основе проведенных экспериментов возможно заключить, что при формировании питающего импульса оптимальных параметров, а именно: ток заряда и разряда 50 и 7,5 мА, соответственно, длительность импульса 600мс для солевых и 900мс для щелочных элементов, скважность 30мс возможно использование солевого элемента 49-60 %, щелочного элемента на 98-120 % эффективнее.

Применение данного метода способно позволить значительно сократить объём утилизируемых гальванических элементов. Сделать процедуру восстановления элементов более и удобной для пользователя и распространенной возможно, разработав и установив устройства, принимающие разряженные элементы и продающие восстановленные по цене с учетом порядкового номера цикла зарядки элемента. Кроме того, данный метод позволит реализовать балансировку составных из отдельных элементов батарей посредством тестирования всех находящихся в наличии элементов.

–  –  –

Abstract. At the moment a large number of portable electronic devices win wide acceptance. Each of these portable electronic devices needs the power supply and, despite the growth of the market of the secondary sources (accumulators), the application of primary galvanic cells is still broad. In most cases the actual resource of primary elements is developed not completely, however the usage efficiency can be increased by recovery of element by electric current. As a result of this research the most optimum current parameters for recovery have been revealed. Selection of parameters was carried out experimentally taking into account the analysis of physical and chemical processes.

Keywords: first class galvanic cell, alkaline batteries, zinc-carbon battery.

–  –  –

Аннотация. В статье рассматривается методика оценки эффективности использования CRMсистем в организациях и компаниях. Приведена схема информационного взаимодействия субъектов и объектов, участвующих в этом процессе. Для объективной оценки эффективности предложено использовать методологию анализа среды функционирования. Сформулированы критерий эффективности и модель в виде задачи линейного программирования. Определены наборы входных и выходных параметров оцениваемых объектов. Оценка перспективности развития компании определяется на моделях искусственных объектов при построении практической границы эффективности.

Ключевые слова: информационные технологии, системный анализ, CRM-системы, анализ среды функционирования, дробно-линейное программирование.

Введение. Основная задача, стоящая перед любой организацией, заключается в получении прибыли и повышения конкурентоспособности предприятия. Обеспечить эффективную работу бизнеса позволяет автоматизация бизнес-процессов. Это выводит бизнес-проекты на новый уровень, обеспечивает стабилизацию притока клиентов, дает перспективы для будущего развития [1].

На сегодняшний день автоматизировать ключевые процессы компании возможно за счет внедрения CRM-системы. Такие информационные системы обеспечивают мониторинг и анализ работы сотрудников компании [2].

В статье описывается подход к решению задачи автоматизированной оценки деятельности различных организаций, использующих CRM-системы. Метод основывается на методологии анализа среды функционирования (АСФ).

Система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM-система).

CRM-система содержит ряд необходимых компонентов, без которых внедрение и успешная оптимизация бизнес-процессов невозможна:

фронтальную часть с автономной, распределенной или централизованной обработкой информации;

операционную часть, обеспечивающую авторизацию операций и оперативную отчётность;

хранилище данных;

аналитическую подсистему;

распределенную систему поддержки [2].



Pages:   || 2 | 3 |



Похожие работы:

«Радханатха свами СЕНТЯБРЬ 03, 2009 Лекция на Радхаштами Исключительность пути бхакти Я с большим удовольствием приветствую вас в храме Шри Шри Радха-Гопинатхи на праздновании Радхаштами, в день, когда мы медитируем на самые глу...»

«АКАДЕМИЯ НАУК СССР ЛИТЕРАТУРНЫЕ ПАМЯТНИКИ JEAN RACINE TRAGEDIES ЖЯ о Ж А Н РАСИН ТРАГЕДИИ: ИЗДАНИЕ ПОДГОТОВИЛИ Н.А.ЖИРМУНСКАЯ, Ю. Б. КОРНЕЕВ ИЗДАТЕЛЬСТВО "НАУКА" Ленинградское отделение ЛЕНИНГРАД. 19...»

«Условия страхования по программе "Новая забота плюс" (Приложение №1 к Договору страхования) 1. Условия страхования по программе "Новая забота плюс" (далее – Условия страхования) разработаны на основании: Правил добровольного страхования от...»

«Автоматизированная копия 586_382082 ВЫСШИЙ АРБИТРАЖНЫЙ СУД РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПОСТАНОВЛЕНИЕ Президиума Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации № 3127/12 Москва 4 сентября 2012 г. Президиум Высшего Арбитражного Суда Российской Федерации в составе: председательствующего – Председа...»

«ж Принадлежности для неразрушающего контроля СПРУТ www.xrs.ru Содержание Кассеты "Спрут" для рентгенпленки 3 Пояса "Спрут" для панорамного и фронтального просвечивания труб 3 Пояса "С...»

«Лондон. Суббота после полудня. Его преподобие Бенджамин Лисиканыч садится на мягкий диван в своем кабинете в лондонской резиденции Украинской католической церкви, перенеся обряд крещения ради того, чтобы закончить интервью. "Они замкнутые люди, – так Лисиканыч характеризует многих украинских мигрантов, каждо...»

«Программная платформа на основе открытого ПО для создания распределенной автоматизированной информационной системы Распределенная АИС на основе открытого ПО. Редакция 1.0. Рабочая версия от 11.01.10. Данный документ описывает архитектуру программной платформы на основе открытого ПО, предназначенной для создания распределенной автоматизиров...»

«КОМПЛЕКСНАЯ ПРОГРАММА СТРАХОВАНИЯ ЧЛЕНОВ РОСПРОФЖЕЛ (РАБОТНИКОВ ХОЛДИНГА РЖД) И ИХ РОДСТВЕННИКОВ ДОБРО ПОЖАЛОВАТЬ В СОГАЗ! Уважаемые члены Российского профессионального союза железнодорожников и транспортных строителей (РОСПР...»

«ОБПРИСКУВАЧ МОТОРНИЙ РАНЦЕВИЙ Інструкція з експлуатації Будь ласка, уважно прочитайте цю інструкцію перед експлуатацією даного пристрою і звертайтесь до неї за інформацією щоразу при виникненні потреб...»

«Задания А10 по географии, практика, www.ctege.info Задания А10 по географии 1. В какой из перечисленных стран средняя плотность населения наибольшая?1) Япония 2) Турция 3) Бразилия 4) Мексика Решение. Япония —...»

«АНАЛИЗ реализации образовательной программы НОО МБОУ ""Средняя общеобразовательная школа № 8 имени К.К. Рокоссовского"" за 2013 2014 учебный год Основная образовательная программа начального общего образования (далее Программа) муниципального бюдж...»

«японщя: КОНЕЦ ВЕКА Ш + Г *в ИНСТИТУТ ВОСТОКОВЕДЕНИЯ РАН ЦЕНТР ПО ИЗУЧЕНИЮ ЯПОНИИ ЯПОНСКИЙ ФОНД ЯПОНИЯ: КОНЕЦ XX ВЕКА ПОСЛЕДНИЕ ТЕНДЕНЦИИ ТРАНСФОРМАЦИИ МОСКВА 1996 ББК 63.3(5) Яп. 69 АВТОРСКИЙ КОЛЛЕКТИВ К.э.н. Денисов Ю.Д., к.ю.н. Еремин В.Н., к.э.н. Кистанов В.О....»

«УПРАВЛЕНИЕ ПО ТАРИФНОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ Мурманской области ПРОТОКОЛ ЗАСЕДАНИЯ КОЛЛЕГИИ г. Мурманск 28.02.2014 УТВЕРЖДАЮ Начальник Управления по тарифному регулированию Мурманской области _ В.А. Губинский "28" февраля 2014 г.Председатель заседания: ГУБИНСКИЙ В.А. Начальник Управления по тарифному регулирован...»

«1 (39) ЯНВАРЬ 2007 CLASSIFIED 12 (26) ДЕКАБРЬ 2005 КОЛЕСА, ШИНЫ, ДИСКИ Телефон отдела рекламы ЭВАКУАЦИЯ АВТОМОБИЛЕЙ 1(39) ЯНВАРЬ 2007 1(39) ЯНВАРЬ 2007 7(33) ИЮЛЬ 2006 КОЛОНКА РЕДАКТОРА Ежемесячный ДОРОГИЕ ЧИТАТЕЛИ! специализированный журнал Свидетельство о регистрации Согласитесь, что в новый год нужно въехать на сред...»

«Products Solutions Services Tank Gauging Система оперативного и коммерческого учета массы продукта в резервуарных парках 2 Tank Gauging. Система оперативного и коммерческого учета массы продукта в резервуарных парках Резервуарные...»

«Бранта: сборник т руде в Азово-Ч ерноморской орнитологической станции ^ Выпуск 9. 2006. Краткие сообгцения. 197 У Д К 598.244.4(477) ОБЫКНОВЕННЫЙ ФЛАМИНГО (P H O E N I C O P T E R U S R O S E U S ) В УКРАИНЕ Е. С. Т а р а с о в а Национальный университет...»

«ФЛЕГМОНЫ КИСТИ Обучающая программа Кафедра общей хирургии © КАФЕДРА ОБЩЕЙ ХИРУРГИИ СГМУ Флегмона это Диффузное пропитывание тканей гноем Скопление гноя в фасциальных футлярах Гнойно-некротическое поражение мягких тканей © КАФЕДРА...»

«85_9617506 АРБИТРАЖНЫЙ СУД ГОРОДА МОСКВЫ 115191, г.Москва, ул. Большая Тульская, д. 17 http://www.msk.arbitr.ru ИМЕНЕМ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ РЕШЕНИЕ г. Москва Дело № А40-153739/14 10 марта 2015 г. Резолютивная часть реше...»

«НПП Химэлектроника 115230, г. Москва, Варшавское шоссе 51, корп. 2; (495)782-68-76, (499)611-50-82, 611-70-22, 611-45-09 Разработка и производство вспомогательных приборов для газовой и жидкостной хроматографии. Генераторы чистых...»

«Уважаемый покупатель! Просим внимательно изучить настоящую инструкцию перед установкой и эксплуатацией вашей посудомоечной машины. Выполнение дальнейших инструкций предотвращает риск получения травм и/или повреждения машины. Сохраните эти документы в надежном...»

«"28" ноября 2014 г. ЗАО "ФБ ММВБ" (наименование биржи) (наименование должности и подпись уполномоченного лица биржи) Печать ИЗМЕНЕНИЯ В ПРОСПЕКТ ЦЕННЫХ БУМАГ "Российский акционерный коммерческий дор...»

«Балковая Валентина Григорьевна ОРГАНИЗАЦИЯ СЛУЖБЫ В ШТАТНЫХ ТАМОЖНЯХ РОССИЙСКОЙ ИМПЕРИИ В XVIII В. Статья посвящена проблеме становления таможенной службы на штатной основе в Российской империи XVIII в. Исследуются организация и прохождение службы в портовых и по...»

«СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие положения 1.1. Нормативные документы для разработки ОПОП магистратуры по направлению подготовки 1.2. Общая характеристика вузовской основной образовательной программы высшего образования (магистратура) 1.2.1. Цель (миссия) ОПОП магистратуры 1....»

«БОСС (М осква) — 28.09.2005 ЮРИЙ ПЕРЕЛЫГИН: ТЕРРИТОРИИ ВСЕГДА ЗАИНТЕРЕСОВАНЫ В ТОМ, ЧТОБЫ ЦЕНТР ОБЪЯВИЛ, ЧЕГО ОН ХОЧЕТ, Андрей Ядыкин За последние без малого два месяца высокопоставленные государственные служащие по крайней мере трижды поднимали вопрос о необходимости изменения региональной политики государства. На Госсове...»

«Статус Крат. Ед. Артикул Наименование Коробка Цена с НДС товара заказа товара Защитные каски A79R (4 точки, с храповиком) А79R, защитная каска, 4 точки крепления оголовья, оснастка из нейлона, с храповиком, цвет белый складская 20 шт 300 шт 1 шт 698,00р....»








 
2017 www.book.lib-i.ru - «Бесплатная электронная библиотека - электронные ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.