Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (6) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Shvets P$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 6 Представлено документи з 1 до 6 |
|||
| 1. | 
Shvets P. S. The computer-aided design of rubber-metal products [Електронний ресурс] / P. S. Shvets, O. Yu. Lebedeva, V. V. Bondarenko // Праці Одеського політехнічного університету. - 2015. - Вип. 3. - С. 63-72. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Popu_2015_3_10 У проектуванні сучасних резинометалевих виробів важливою проблемою є оптимізація їх маси при збереженні показників деформації в межах допустимих норм. Мета роботи - підвищення якості систем автоматизованого проектування через розробку і впровадження вдосконаленого методу оптимізації у САПР-К резинометалевих виробів, заснованого на ізворотнійі оптимізації. Розглянуто питання автоматизованого проектування конструкцій технічних композиційних виробів, які складаються з суттєво різних за властивостями анізотропних матеріалів. Запропоновано структуру САПР-К для розв'язання завдання такого проектування, і описано принципи роботи її підсистем. Показано, що оптимізація у САПР повинна враховувати як обмеження об'єктивно існуючий зв'язок оптимізуючих аргументів між окремими елементами цих систем у визначеній області. Висновки: розглянуто проблему "зворотної" оптимізації, коли цільовими функціями є параметри області зв'язності, що в багатьох випадках дозволяє отримати ефективніші рішення в процесі автоматизованого проектування. Розроблена САПР-К була задіяна при виробництві гумовометалевих амортизаторів на Одеському заводі гумових виробів з позитивним техніко-економічним ефектом. | ||
| 2. | 
Kutsova V. Kinetics of phase transformations in chromium-manganese cast iron [Електронний ресурс] / V. Kutsova, M. Kovzel, P. Shvets, A. Grebeneva // Metallurgical and mining industry. - 2016. - № 9. - С. 47-53. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/metmi_2016_9_9 | ||
| 3. | 
Shvets P. Mathematical modeling in CAD elements vehicles food and chemical industry [Електронний ресурс] / P. Shvets, A. Toropenko, I. Naumenko, H. W. Sher // Ukrainian journal of food science. - 2016. - Vol. 4, Iss. 2. - С. 339-349. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/ujfs_2016_4_2_15 | ||
| 4. | 
Koval Yu. M. Features of structure formation, kinetics of phase transformations, mechanical and tribological properties of the Fe-based Cr–Mn–Ni alloys [Електронний ресурс] / Yu. M. Koval, V. Z. Kutsova, M. A. Kovzel, P. Yu. Shvets // Progress in physics of metals. - 2020. - Vol. 21, № 2. - С. 180-248. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/UPhM_2020_21_2_4 Розглянуто та проаналізовано розв'язання науково-практичної задачі, яка полягає у підвищенні комплексу трибологічних властивостей і жароміцності стопів на основі заліза для сучасного машинобудування. Розроблено склад нових економнолегованих зносостійких хромоманганонікелевих стопів на основі заліза. Вивчено розподіл легувальних елементів між фазами та структурними складовими, встановлено залежність зміни механічних властивостей від параметрів структури та фазового складу. Вперше за допомогою методу дилатометрії досліджено кінетику бейнітного перетворення та закономірності формування наноструктурної бейнітної матриці стопів Cr - Mn - Ni на основі Fe. Побудовано діаграми ізотермічного розпаду переохолодженого аустеніту. Досліджено трибологічні властивості Cr - Mn - Ni-стопів у литому стані. | ||
| 5. | 
Stanovskyi O. Optmization of "fuel electric generator – electric motor" system in CAD [Електронний ресурс] / O. Stanovskyi, P. Shvets, V. Bondarenko, I. Naumenko, Hussain Valid Sher, V. Dobrovolskaya // Технологический аудит и резервы производства. - 2017. - № 2(1). - С. 46-50. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Tatrv_2017_2(1)__9 | ||
| 6. | 
Sova O. Development of a method to improve the reliability of assessing the condition of the monitoring object in special-purpose information systems [Електронний ресурс] / O. Sova, H. Radzivilov, A. Shyshatskyi, P. Shvets, V. Tkachenko, S. Nevhad, O. Zhuk, S. Kravchenko, B. Molodetskyi, H. Miahkykh // Eastern-European journal of enterprise technologies. - 2022. - № 2(3). - С. 6-14. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2022_2(3)__3 The peculiarities of modern military conflicts significantly increase the requirements for the efficiency of object state assessment. Therefore, it is necessary to develop algorithms (methods and techniques) that can assess the state of the monitoring object from different sources of intelligence for a limited time and with a high degree of reliability. Accurate and objective object analysis requires multi-parameter estimation with significant computational costs. That is why the following tasks were solved in the study: condition of monitoring objects was developed and an efficiency assessment was carried out. The essence of the proposed method is the hierarchical hybridization of binary classifiers and their subsequent training. The method has the following sequence of actions: determining the degree of uncertainty, constructing a classifier tree, determining belonging to a particular class, determining object parameters, pre-processing data about the object of analysis and hierarchical traversal of the tree. The novelty of the method lies in taking into account the type of uncertainty and noise of the data and taking into account the available computing resources of the object state analysis system. The novelty of the method also lies in the use of combined training procedures (lazy training and training procedure for evolving neural networks) and selective use of system resources by connecting only the necessary types of detectors. The method allows you to build a top-level classifier using various low-level schemes for combining them and aggregating compositions. The method increases the efficiency of data processing by 12 - 20 % using additional advanced procedures. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |