Пошуковий запит: (<.>A=Petrenko M$<.>) |
Загальна кількість знайдених документів : 7
Представлено документи з 1 до 7
|
1. |
Petrenko M. Crisis on the world derivatives market [Електронний ресурс] / M. Petrenko // Актуальні проблеми міжнародних відносин. - 2012. - Вип. 106(2). - С. 69-78. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/apmv_2012_106(2)__9
|
2. |
Mikhailov V. M. Approximation of Exact Massive Solenoid Profile for Generating Pulsed Magnetic Field [Електронний ресурс] / V. M. Mikhailov, M. P. Petrenko // Технічна електродинаміка. - 2018. - № 1. - С. 13-16. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/TED_2018_1_4 Запропоновано та обгрунтовано апроксимацію точного профілю масивного одновиткового соленоїда, що забезпечує заданий розподіл індукції магнітного поля на поверхні довгого співвісного циліндра, многокутником. Розв'язком інтегрального рівняння для поверхневої густини струму в наближенні ідеального поверхневого ефекту підтверджена правильність методу визначення точного профілю за допомогою функції Гріна. Обчислені похибки розподілу індукції, що створюється соленоїдами апроксимованого профілю, та зовнішня індуктивність системи соленоїд-циліндр залежно від числа сторін многокутника на головній частині контура і радіуса зовнішньої поверхні соленоїда.
|
3. |
Pliuhin V. Implementing of Microsoft Azure machine learning technology for electric machines optimization [Електронний ресурс] / V. Pliuhin, M. Sukhonos, M. Pan, O. Petrenko, M. Petrenko // Електротехніка і електромеханіка. - 2019. - № 1. - С. 23-28. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/elem_2019_1_6 Рассмотрены проблемы оптимизации электрических машин при широком диапазоне варьирования многих переменных, наличии большого числа вычисляемых ограничений, в однокритериальных задачах оптимизационного поиска. Разработана структурная модель оптимизации электрических машин произвольного типа с применением технологии машинного обучения Microsoft Azure. Продемонстрированы результаты, полученные с использованием нескольких методов оптимизации из базы Microsoft Azure. Показаны преимущества облачных расчетов и оптимизации на базе удаленных серверов. Приведенные результаты касаются решения однокритериальной задачи оптимизации с двумя переменными. Даны результаты статистического анализа полученных результатов. Даны рекомендации по применению машинного обучения Microsoft Azure в проектировании и оптимизации электрических машин.
|
4. |
Petrenko M. О. Smart working fluid selection in refrigeration systems [Електронний ресурс] / M. О. Petrenko, V. О. Mazur // Холодильна техніка та технологія. - 2018. - Т. 54, вип. 1. - С. 4-9. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/htit_2018_54_1_3
|
5. |
Yakushko K. The stages to involve the English statements in order to discuss the achievements of agrochemistry [Електронний ресурс] / K. Yakushko, M. Petrenko // Молодий вчений. - 2019. - № 5(1). - С. 123-125. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/molv_2019_5(1)__28
|
6. |
Los S. Approbation of the method for assessing the invasive activity and selection value of Robinia pseudoacacia L. in Kirovohrad region conditions [Електронний ресурс] / S. Los, L. Tereshshenko, M. Petrenko // Наукові праці Лісівничої академії наук України. - 2022. - Вип. 24. - С. 24-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nplanu_2022_24_4
|
7. |
Petrenko M. Monitoring of the epizootic situation regarding trichurosis of sheep in the Poltava region [Електронний ресурс] / M. Petrenko, V. Kharchenko // Ukrainian journal of veterinary and agricultural sciences. - 2022. - Vol. 5, no. 3. - С. 29-34. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ujvas_2022_5_3_8
|