Публикация научных работ

Повышение четкости разделения семян хлопчатника в диэлектрическом устройстве / The sharpness of separation pubescent seeds using a dielectric device

Юсубалиев Аширбай / Yusubaliev Ashirbay - доктор технических наук, профессор, кафедра электроснабжения и электротехнологий сельского хозяйства, факультет агроинженерии, Ташкентский государственный аграрный университет, г. Ташкент;

Курбонбоев Тулаган Омарбоевич / Kurbonboev Tulagan - преподаватель, Паркентский колледж транспорта и сервиса, г. Паркент, Республика Узбекистан

Аннотация: в работе обоснована возможность повышения точности разделения на фракции опушенных семян хлопчатника с помощью диэлектричекого устройства. Разделение семян хлопчатника на фракции происходит строго в зависимости от их массы и плотности, тесно связанных с их агробиологическими свойствами.

Abstract: the paper demonstrated the possibility of improving the accuracy of fractionation pubescent cotton seeds using dielectrics-trichekogo device. Separation of cotton seed into fractions takes place strictly according to their mass and density, which is closely related to their agro-biological properties.

Ключевые слова: семена, хлопчатник, сортирование, диэлектрический, устройство, фракция, масса.

Keywords: seeds, cotton, screening, dielectric device, fraction, weight.

Литература

1. Мазаев В. В. Сортирование опушенных семян хлопчатника в электрическом поле коронного разряда: Автореф. дисс. … канд. техн. наук. М., 1973. 32 с.
2. Айдаров Ш. Г. Исследование сортирования опушенных семян хлопчатника в электрокоронном барабанном сепараторе: Дисс. …канд. техн. наук. Янгиюль, 1976. 194 с.
3. Юсубалиев А., Пиримов О. Ж. Влияние разнокачественности на посевные качества и прорастание семян хлопчатника // Мат. межд. науч.-прак. конф. УзНИИССХ. Ташкент, 2006. С. 244-245.
4. Тарушкин В. И. Диэлектрическая сепарация семян: Автореф. дисс. ... докт. техн. наук. М., 1991. 32 с.
5. Диэлектрический сепаратор // Юсубалиев А., Росабоев А. Т. Душамов Н. Патент РУз. № 4670, 1997. Р.А. № 4. С. 34.
6. Юсубалиев А. Электрическая сила притяжения семян к разнополярным электродам диэлектросепаратора // Узбекский журнал Проблемы информатики и энергетики, 2002. № 1. С. 67-72.
7. Василенко П. М. Теория движения частицы по шероховатым поверхностям сельскохозяйственных машин. Киев. УАСХН, 1960. 283 с.
8. Юсубалиев А. Разделение частиц на цилиндрическом рабочем органе диэлектрического сортировщика // Техника в сельском хозяйстве, 2004. № 4. С. 17-21.

Моделирование электропривода по системе асинхронный двигатель - двигатель постоянного тока независимого возбуждения / Modeling for electric asynchronous motors, DC motor with separate excitation

Айткуль Асемгуль Бердыгулкызы / Aitkul Assemgul – магистрант, энергетический факультет, Казахский агротехнический университет имени С. Сейфуллина, г. Астана, Республика Казахстан

Аннотация: разработка автоматического управления ДПТ в виртуальной среде Labview позволит изучить статические и динамические характеристики электромеханической системы.

Abstract: development of automatic control of DPT in Labview virtual environment allowed us to study the static and dynamic characteristics of the electromechanical system.

Ключевые слова: машина постоянного тока, электропривод, асинхронный двигатель, математическая модель, LabVIEW.

Keywords: DC motor, DC electric drive, asynchronous motors mathematical models, the LabVIEW.

Литература

1. Справочник по электрическим машинам: В 2 т. / Под общ. ред. И. П. Копылова и Б. К. Клокова. Т. 1. М.: Энегроатомиздат, 1988. 456 с.
2. Заборщикова А. В., Мельников В. И. Двигатели постоянного тока для автоматизированного электропривода: Учебное пособие. СПб: Петербургский гос. ун-т путей сообщ., 1994. 84 с.
3. Копылов И. П. Электрические машины. М.: Энергоатомиздат, 1986.
4. Тревис Дж.Labview для всех. М.: ДМК Пресс, 2005. 544 с.
5. Васильев В. Г. Моделирование систем автоматического управления в программной среде LabVIEW. Тверь, 2007. 25 c.

Проблемы «ливневок» в Ростове-на-Дону / The problem of "livevox" in Rostov-on-Don

Адамян Владимир Лазаревич / Adamyan Vladimir - кандидат технических наук, доцент, кафедра пожарной безопасности и защиты в чрезвычайных ситуациях;

Гераськина Валерия Евгеньевна / Geraskina Valery – студент, специальность: промышленное и гражданское строительство, Донской государственный технический университет, г. Ростов-на-Дону

Аннотация: представлен результат теоретического расчета по модернизации очистных ливневых сточных вод в городе Ростове-на-Дону. На основе расчетов предлагается замена пластиковых лотков бетонными серии Max с усиленными насадками из стали и укомплектовать решетками из высокопрочного чугуна.

Abstract: presents the result of the theoretical calculation for the modernization of treatment facilities of storm water in the city of Rostov-on-Don. On the basis of calculations it is proposed to replace plastic trays for concrete Max series nozzles with reinforced steel and equipped with grates of ductile cast iron.

Ключевые слова: чрезвычайная ситуация, «ливневки», ландшафтные особенности, архитектурная специфика зданий, дренажные трубы, мониторинг.

Keywords: emergency situation, "livnevki", landscape features, architectural specifics of the buildings, drainage pipes, monitoring.

Литература

1. Адамян В. Л. Концепция профессионального развития студентов при изучении предмета «Теория горения и взрыва» / Адамян В. Л., Жижин К. С. // Международный журнал экспериментального образования, 2014. Ч. 2. № 11. С. 54-55.
2. Емельянов В. М., Коханов В. Н., Некрасов П. А. Защита населения и территорий в чрезвычайных ситуациях: Учебное пособие для высшей школы / Под редакцией академика РАЕН В. В.Тарасова. М.: Академический Проект, 2003. 480 с.
3. [Электронный ресурс]. Режим доступа: yandex. ruhttps://ria.ru/incidents/20160630/1455450178.html./ (дата обращения: 9.11.2016).
4. Адамян В. Л. Физико-химические основы развития и тушения пожаров. Учебное пособие / Ростов-н/Д: Рост. гос. строит. ун-т, 2014. 125 с.

Алгоритм наведения движения для квадрокоптера с возможностью облета препятствий и отслеживания запланированного маршрута на основе управления нормальным ускорением / Algorithm guidance for movement with possibility of quadcopters avoiding obstacles and tr

Гэн Кэкэ / Geng Keкe – аспирант;

Чулин Николай Александрович / Chulin Nikolai – кандидат педагогических наук, доцент, кафедра систем автоматического управления, факультет информатики и систем управления, Московский государственный технический университет имени Н. Э. Баумана, г. Москва

Аннотация: в работе предлагаются алгоритмы наведения для квадрокоптера с возможностью облета препятствий и отслеживания запланированного маршрута на основе управления нормальным ускорением. Построена математическая модель квадрокоптера. Представленная разработка многорежимного контроллера содержит набор бэкстеппинг-регуляторов, автоматически выбираемых в соответствии с условиями полёта. Разработаны улучшения муравьиного алгоритма, позволяющие повысить скорость вычислений и найти маршрут с меньших путевых точек на глобальном маршруте. Упрощены объемы вычисления алгоритма отслеживания маршрута при выборе точки маршрута в качестве опорной точки. Представлена разработка улучшения алгоритма отслеживания маршрута с адаптивным выбором точки маршрута при создании функции выбор опорной точки. В соответствии с экстремумом функции расстояния между роботом и движущимися препятствиями текущего момента предсказана позиция столкновения, и создано виртуальное статическое препятствие в этой позиции в качестве мишени облета. Вычислено минимальное боковое ускорение избегания столкновения, для повышения безопасности необходимо умножить на коэффициент облета. Результаты моделирования показывают правильность и обоснованность предлагаемого метода.

Abstract: we proposed guidance algorithms for quadrocopters with possible detour obstacles and tracking the planned route based on the normal acceleration control. A mathematical model of quadrocopters was built . Present the development of multi-mode controller provides a set of backstepping controllers are automatically selected according to the flight conditions. An improved ant algorithmwas proposed, allowing to increase computing speed and find the route with less waypoints on the global route. Simplified volume calculation algorithm of tracing the route with adaptive choosing a route point as a reference point. In accordance with the extremum function of the distance between the robot and moving obstacles of the moment, predicted collision position, and created a virtual static obstacle in this position as a target flyby. Calculate the minimum lateral acceleration collision avoidance, to increase safety must be multiplied by the coefficient of detour. The simulation results show the correctness and validity of the proposed method.

Ключевые слова: квадрокоптер, отслеживание маршрута, планирование маршрута, муравьиный алгоритм, облета препятствий, фильтр Калмана.

Keywords: quadrocopter, route tracking, route planning, ant algorithm, avoiding obstacles, Kalman filter.

 Литература

1. Omar Santos·Hugo Romero, Sergio Salazar·Rogelio Lozano. Real-time Stabilization of a Quadrotor UAV: Nonlinear Optimal and Suboptimal Control, J Intell Robot Syst., 2013. № 70: P. 79–91. DOI: 10.1007/s10846-012-9711-8.
2. Tong Li, Youmin Zhang and Brandon W. Gordon. Passive and active nonlinear fault tolerant control of a quadrotor unmanned aerial vehicle based on the sliding mode control technique. Journal of Systems and Control Engineering, 2013. № 227.
3. Yue Bai, Cheng Peng, Changjun Zhao, Yantao Tian. Trajectory tracking control of a quad-rotor UAV based on command filtered backstepping. // 2012 Third International Conference on Intelligent Control and Information Processing. IEEE, 2012. P. 179-184. DOI:10.1109/ICICIP.2012.6391413.
4. Dierks T. and Jagannathan S. Output feedback control of a quadrotor UAV using neural networks. IEEE Trans. Neural Netw., 2010.№ 21.
5. Xian B., Diao C., Zhao B. et al.Nonlinear robust output feedback tracking control of a quadrotor UAV using quaternion representation [J]. Nonlinear Dynamics, 2014. P. 1-18.
6. Yi Z., Xiuxia Y., Hewei Z. et al.Tracking control for UAV trajectory [C] // Guidance, Navigation and Control Conference (CGNCC), 2014 IEEE Chinese. IEEE, 2014.
7. Andrew Roberts and Abdelhamid Tayebi. Adaptive Position Tracking of vtol uavs. ieee trans. on rob. Vol. 27.№ 1, February (2011).
8. Barraquand J., Latombe J. C. Robot motion planning: A distributed representation approach // The International Journal of Robotics Research, 1991. № 10
9. Bhattacharya P., Gavrilova M. L. Roadmap-based path planning-Using the Voronoi diagram for a clearance-based shortest path // Robotics & Automation Magazine, IEEE, 2008. № 15
10. Гастилович Е. А., Дементьев В. А., Мишенина К. А. Потенциальное поле и частоты колебаний молекулы антрахинона // Журнал физической химии, 1981. С. 55-73.
11. Лебедев О. Б., Лебедева Е. М., Пестов В. А. Алгоритмы планирования движения подводного аппарата // Известия Южного федерального университета. Технические науки, 2015. № (165). С. 67-77.
12. Tkachev S. B., Liu W. Design of Path Following Method for Unmanned Aerial Vehicles using Normal Forms // IFAC-PapersOnLine, 2015. № 48 (11). P. 10-15.
13. Aguiar A. P., Hespanha J. P. Trajectory-tracking and path-following of underactuated autonomous vehicles with parametric modeling uncertainty// IEEE Transactions on Automatic Control, 2007. № 521362-1379.
14. Zuo Z. Trajectory tracking control design with command-filtered compensation for a quadrotor // Control Theory & Applications, IET, 2010. № 4
15. Takeshi A. Motion planning for multiple obstacles avoidance of autonomous mobile robot using hierarchical fuzzy rule[C]//Proceedings of IEEE International Conference on Multi-sensor Fusion and Integration for Intelligent System (MFI’94). Las Vegas, 1994.
16. Mbede J. B., Huang X., Wang M. Fuzzy motion planning among dynamic obstacles using artificial potential fields for robot manipulators [J]. Robotics and autonomous Systems, 2000. № 32
17. Jaradat M. A. K., Garibeh M. H., Feilat E. A. Autonomous mobile robot dynamic motion planning using hybrid fuzzy potential field[J]. Soft Computing, 2012.№ 16.
18. Yang S. X., Meng M. An efficient neural network approach to dynamic robot motion planning [J]. Neural Networks, 2000.№ 13.
19. Yang S. X., Meng M. Neural network approaches to dynamic collision-free trajectory generation[J]. Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, IEEE Transactions on, 2001. № 31.
20. Chungang Z., Yugeng X. Robot path planning in globally unknown environments based on rolling windows[J]. Science in China Series E: Technolgical Science, 2001.№ 44.
21. McCormick B. W. Aerodynamics of V/STOL flight [M]. Courier Corporation, 1967.
22. Munoz L. E., Santos O., Castillo P. Robust nonlinear real-time control strategy to stabilize a PVTOL aircraft in crosswind[C] // Intelligent Robots and Systems (IROS), 2010 IEEE/RSJ International Conference on. IEEE, 2010. P. 1606-1611.
23. Bangura M., Mahony R. Nonlinear dynamic modeling for high performance control of a quadrotor [C] // Australasian conference on robotics and automation, 2012. P. 1-10. Belatti T. quadrotor flight in constrained environments [j].
24. Moyano Cano J. Quadrotor UAV for wind profile characterization [J], 2013.
25. Bouabdallah S., Siegwart R. Backstepping and sliding-mode techniques applied to an indoor micro quadrotor[C] // Robotics and Automation, 2005. ICRA 2005. Proceedings of the 2005 IEEE International Conference on. IEEE, 2005. P. 2247-2252.
26. Julier S. J., Uhlmann J. K. Unscented filtering and nonlinear estimation [J]. Proceedings of the IEEE, 2004. № 92(3).
27. Wan E., Van der Merwe R. The unscented Kalman filter for nonlinear estimation [C] //Adaptive Systems for Signal Processing, Communications, and Control Symposium 2000. AS-SPCC. The IEEE, 2000. Р. 153-158