tech-2022_04(97)

UNIVERSUM: ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ Научный журнал Издается ежемесячно с декабря 2013 года Является печатной версией сетевого журнала Universum: технические науки Выпуск: 4(97) Апрель 2022 Часть 1 Москва 2022

УДК 62/64+66/69 ББК 3 U55 Главный редактор: Ахметов Сайранбек Махсутович, д-р техн. наук; Заместитель главного редактора: Ахмеднабиев Расул Магомедович, канд. техн. наук; Члены редакционной коллегии: Горбачевский Евгений Викторович, канд. техн. наук; Демин Анатолий Владимирович, д-р техн. наук; Елисеев Дмитрий Викторович, канд. техн. наук; Звездина Марина Юрьевна, д-р. физ.-мат. наук; Ким Алексей Юрьевич, д-р техн. наук; Козьминых Владислав Олегович, д-р хим. наук; Ларионов Максим Викторович, д-р биол. наук; Манасян Сергей Керопович, д-р техн. наук; Мажидов Кахрамон Халимович, д-р наук, проф; Мартышкин Алексей Иванович, канд.техн. наук; Мерганов Аваз Мирсултанович, канд.техн. наук; Пайзуллаханов Мухаммад-Султанхан Саидвалиханович, д-р техн. наук; Радкевич Мария Викторовна, д-р техн наук; Серегин Андрей Алексеевич, канд. техн. наук; Старченко Ирина Борисовна, д-р техн. наук; Усманов Хайрулла Сайдуллаевич, канд.техн. наук; Юденков Алексей Витальевич, д-р физ.-мат. наук; Tengiz Magradze, PhD in Power Engineering and Electrical Engineering. U55 Universum: технические науки: научный журнал. – № 4(97). Часть 1. М., Изд. «МЦНО», 2022. – 72 с. – Электрон. версия печ. публ. – http://7universum.com/ru/tech/archive/category/497 ISSN : 2311-5122 DOI: 10.32743/UniTech.2022.97.4-1 Учредитель и издатель: ООО «МЦНО» ББК 3 © ООО «МЦНО», 2022 г.

Содержание 5 Авиационная и ракетно-космическая техника 5 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НОВОЙ 10 ВЕНТИЛЯЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ВАНН Халилов Хожакбар 10 Адилбек Ниязбаев Эркин Гулямов 13 Безопасность деятельности человека 13 ВЛИЯНИЕ ПРОТИВОНЕВРОЗНЫХ ПРЕПАРАТОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ 15 ЧЕЛОВЕКА Аскаров Ибрагим Рахманович 15 Мамарахмонов Мухаматдин Хомидович 19 Обидова Шохсанам Акрамжон кизи Махкамов Хамидулло Акрамжон угли 24 Документальная информация 29 УТОЧНЕНИЕ ПОНЯТИЯ «ДЕТАЛЬ» В УЧЕБНЫХ КУРСАХ «ДЕТАЛИ МАШИН» 29 Мукумова Хуршида Джамбуловна 32 Игамбердиев Холмурат Хайдарович 39 Инженерная геометрия и компьютерная графика 42 ЗАПОЛНЕНИЕ ОРНАМЕНТАЛЬНОГО ПОЛЯ РЕЗЬБЫ ПО ДЕРЕВУ НА ОСНОВЕ ТИПОВ 46 СИММЕТРИИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКЕ 50 Авлякулова Шоҳида Бабаджановна 54 АППРОКСИМАЦИЯ ГИПЕРПОВЕРХНОСТЕЙ ПОЛИЭДРАМИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К РАСЧЕТАМ НЕСУЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ОБОЛОЧЕК ПОКРЫТИЙ В ЕN ПРОСТРАНСТВЕ Ахмедов Юнус Хамидович Асадов Шухрат Қудратович О НАИВЫСШЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ Катульский Август Александрович Информатика, вычислительная техника и управление КОНВЕРТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ФОРМАТ PDF С ПОМОЩЬЮ PYTHON Атаева Гульсина Исроиловна Адизова Зухро Маруф кызы ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗА ДИНАМИКИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ЦЕННЫХ БУМАГ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ Есбаганбетов Манас Байрамбаевич Иманбаев Кайрат Советович АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОЙ СЕПАРАЦИИ Кодиров Дилмурод Тухтасинович Кодирова Феруза Мухаммаджановна Юлдашбаев Абдулхамид Абдураимович ВТОРАЯ КРАЕВАЯ ЗАДАЧА Космакова Минзиля Тимербаевна Мыңбаева Әйгерім Құрманғалиқызы АКТУАЛЬНОСТЬ И ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ СИСТЕМАМИ ОСВЕЩЕНИЯ Муратова Зулфизар Ахматжоновна АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ УМНЫЙ ПЕШЕХОДНЫЙ ПЕРЕХОД Оқилов Азизбек Козимжон угли Орифжонов Серобиддин Улуғбек угли ОБНАРУЖЕНИЕ И УСТРАНЕНИЕ DDoS-АТАКИ IoT-БОТНЕТОВ НА ОСНОВЕ SIEM Тергеуов Олжас Серикович Маликова Феруза Умирзаковна

КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ДЛЯ ИЗУЧЕНИЯ ФИЗИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ 64 Токтаров Димаш Дауренулы Ильясова Зарина Анатольевна Березовская Ирина Эдуардовна Габитова Зарина Хамитовна

№ 4 (97) апрель, 2022 г. АВИАЦИОННАЯ И РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НОВОЙ ВЕНТИЛЯЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ВАНН Халилов Хожакбар преподаватель, Ташкентский государственный транспортный университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: [email protected] Адилбек Ниязбаев преподаватель, Ташкентский государственный транспортный университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент Эркин Гулямов преподаватель, Ташкентский государственный транспортный университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент THEORETICAL AND EXPERIMENTAL INVESTIGATIONS OF NEW VENTILATION SYSTEM OF GALVANIC BATHS Khozhakbar Khalilov Lecturer, Tashkent State Transport University, Uzbekistan, Tashkent Adilbek Niyazbaev Lecturer, Tashkent State Transport University, Uzbekistan, Tashkent Erkin Gulyamov Lecturer, Tashkent State Transport University, Uzbekistan, Tashkent АННОТАЦИЯ В целях повышения эффективности вентиляционной системы гальванических ванн машиностроительных предприятий, предлагается использовать новую высокоэффективную вентиляционную систему, снабженную диаметральным вентилятором, который в значительной мере распределяет воздушный поток равномерно по всей длине и ширине ванны. ABSTRACT In order to improve the efficiency of the ventilation system of galvanic baths of machine-building enterprises, it is proposed to use a new highly efficient ventilation system equipped with a diametrical fan, which largely distributes the air flow evenly over the entire length and width of the bath. Ключевые слова: вентиляционная система, гальваническая ванна, диаметральный вентилятор, поля скоростей, аэрозоли серной и соляной кислот, аэродинамическая схема, рабочее колесо вентилятора. Keywords: ventilation system, galvanic bath, diametral fan, velocity fields, aerosols of sulfuric and hydrochloric acids, aerodynamic scheme, fan impeller. ________________________________________________________________________________________________ __________________________ Библиографическое описание: Халилов Х.Т., Ниязбаев А., Гулямов Э. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ И ЭКСПЕРИМЕН- ТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НОВОЙ ВЕНТИЛЯЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ГАЛЬВАНИЧЕСКИХ ВАНН // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13340

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Введение. Заводы и предприятия большой хи- Установлено, что эффективность улавливания и мии охватывают различные отрасли химической удаления вредных паров и газов бортовым отсосом промышленности и характеризуются большим раз- определяется расходом отсасываемого воздуха, нообразием используемого сырья, полупродуктов зависит от конструкции отсоса и практически не и готовой продукции. Вещества, применяемые в зависит от скорости входа воздуха в щели [6]. большинстве производств, токсичны. С целью повышения эффективности и эконо- Химическое производства относится к отраслям мичности, бортовые отсосы активируют путем промышленности, представляющим собой наиболь- устройства поддува через перфорированную трубу шую потенциальную опасность профессиональных или полую токопроводящую штангу. отравлений и заболеваний работающих, так как в процессе труда они в большей степени имеют кон- Местные отсосы активируют плоскими или ком- такт с химическими веществами, многие из которых пактными приточными струями, которые захватывают обладают теми или иными токсичными свойствами окружающий воздух с вредным выделением и направляет его к всасывающему отверстии. [1]. Кардинальным решением проблемы охраны Бортовой отсос активирует приточными струями, вытекающими из щелей борта ванны, противопо- окружающей среды является сокращение и полная ложного борта со щелью отсоса. ликвидация выбросов в атмосферу вредных ве- ществ. Для предотвращения и максимального сни- Недостатками этих щелей является то, что тре- жения выбросов в атмосферу вредных веществ, буют большого расхода вентиляционного воздуха и должна быть использованы наиболее современные не обеспечивают равномерный отсос по длине ванн, технологические процессы и методы очистки, соот- а также большие гидравлические сопротивления, ветствующие современному научно - техническому как по длине воздуховодов, так и ответвлениях, к прогрессу [3]. тому же и сечения везде одинаковые и занимают большие площади вокруг ванн. Здесь, главным об- Повышенная запыленность и загазованность, разом, не достигается равномерность распределения повышенная и пониженная температура, влажность скоростного поля приточной струи по длине ванн, и подвижность воздуха рабочей зоны производствен- что снижает эффективность работы системы венти- ного помещения оказывают вредное воздействие на ляции. организм человека, вызывает снижение его трудо- способности, увеличение травматизма, профессио- Целью данной работы является повышение эф- нальных заболеваний. фективности в работе и снижение энерго-металло- емкости и рациональная компоновка вентиляцион- Поэтому необходимы меры, предупреждающие ной системы. и снижающие поступление в воздух цеха излишней теплоты, вредных паров, газов и пыли. Указанная цель достигается тем, что в вентиля- ционной системе [2] преимущественно с рядным Процессы химической обработки поверхностей расположением технологического оборудования в металлов осуществляют в ваннах, заполненных раз- виде блоков ванн, содержащая щелевые отсосы, рас- личными растворами минеральных кислот, щело- положенные в проемах между каждой парой блоков чей, солей и их смесями. При этом выделяются аэро- ванн снабжены размещенными на уровне открытой золи серной и соляной кислот, хромового ангид- поверхности, причем организация устойчивого рав- рида, едких щелочей; оксиды азота; азотной и соля- номерного активированного плоского воздушного ной кислот; молекулярный, цианистый и фтористый потока по всей длине ванн достигается посредством водород; пары воды; аэрозоли капли растворов со диаметральных вентиляторов, установленные в всеми содержащимися в них химикатами, в частно- проемах между каждой парой блоков ванн, при этом, сти растворимые соли никеля [4]. создаваемое количество воздуха диаметральным вентилятором распределяется на две части в корпусе По статистическим данным на некоторых пред- последнего и через плоские конфузорные щели приятиях затраты на оборудование вентиляции и нагнетаются по сторонам щелевых отсосов. При этом кондиционирования воздуха составляют 4-4.5% от скорости активированного воздушного потока осу- общего объема капитальных вложений [5]. ществляется за счет изменения частоты вращения рабочего колеса диаметрального вентилятора. Результаты исследований. Обеспечение высоко- эффективной работы вентиляционных установок Разработанная вентиляционная система представ- быстрая окупаемость вложенных в них средств воз- ляет собой научно - практическую новизну в области можны лишь при правильной их эксплуатации и пра- внутренних санитарно - технических устройств, вильной организации обслуживания. Целью работы в частности для удаления вредных паров и газов является, повышение эффективности улавливания с поверхности растворов гальванических ваннах вредных паров и газов с поверхности ванн, а также (патент UZ IAP 023 44 от 01.07. 2003) [2]. разработка аэродинамической схемы новой венти- ляционной системы гальванических ванн, путем Аэродинамическая схема модельного образца экспериментов обосновать эффективность новой новой высокоэффективной вентиляционной системы вентиляционной системы гальванических ванн. приведена на рис. 1. 6

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Рисунок 1. Схема экспериментальной установки модельного образца Аэродинамическая схема модельного образца однако не должно быть меньше скорости распреде- новой высокоэффективной вентиляционной системы ления локализуемых вредных выделений. приведена на рис. 1. Обычно ширину приточной щели рекоменду- Вентиляционная система содержит гальвани- ется делать меньше 5 мм, а щели местного отсоса ческую ванну 1, патрубок щелевого отсоса 2, регу- меньше 50 мм. Скорость выхода приточного воздуха лируемую плоскую конфузорную щель 3, корпус 4, при активированных отсосах у ванн применяют рабочее колесо 5 диаметрального вентилятора, элек- не более 10 м/с во избежание образования волн на тродвигатель постоянного тока 6 с потребляемой поверхности жидкости. мощностью 1 кВт и регулятора 7 частоты вращения ротора двигателя, чем достигается изменение скоро- Исходя из вышеизложенного при технологиче- сти плоского активированного воздушного потока в ских испытаниях из - за сложности измерения малых широком диапазоне. скоростей воздушного потока, решили определять среднюю скорость истечения через щели за корпусом При вращении рабочего колеса диаметрального диаметрального вентилятора по расходу. вентилятора 5, воздушный поток через регулируемую плоскую конфузорную щель 3, нагнетается в сторону При этом расход воздуха для каждого режима патрубка щелевого отсоса 2 и подхватывая вредные измеряли на входе к диаметральному вентилятору пары и газы с поверхности растворов, достигает посредством измерительного коллектора. сечения щелевого отсоса и удаляется в наружу (в специальные отделители). На рис. 2 приведена экспериментальная уста- новка новой вентиляционной системы гальванических Таким образом, снабжение вентиляционной си- ванн. стемы диаметральным вентилятором, организовывает устойчивость активированного плоского воздушного Рисунок 2. Общий вид экспериментальной потока по всей длине ванн, что повышает эффектив- установки новой вентиляционной системы ность в работе, понижает металло - энергоемкость и достигается рациональная компоновка. гальванических ванн Технологические испытание модельного образца Наглядное представление о характере распреде- новой вентиляционной системы гальванической ления скоростей в различных сечениях по ширине и ванны. по длине модельного образца гальванической ванны получено визуализацией течения с помощью пред- На распределения скоростей потока в различных варительно дымовых шашек и затем с помощью аппаратах оказывают влияние условия не только шелковинок, прикрепленным проволокам, располо- подвода потока в рабочую камеру, но и отвода из нее. женным через каждый 100 мм по длине и ширине При этом условия отвода влияют меньше, чем условия ванны. При этом свободные концы шелковинок сво- подвода. Однако с точки зрения создания наиболее бодно перемещаются по поверхности. эффективных вентиляционных систем гальваниче- ских ванн вопрос о правильном выборе места подвода и отвода, форм и размеров, отводящих и подводящих участков, а также способы подачи равномерного плоского воздушного потока по всей длине ванн является также важным. Здесь следует особо подчеркнуть, что устой- чивость системы «приточная струя - местный отсос» относительно неорганизованных потоков воздуха, возникающих в помещении, определяется скоростью на оси воздушного потока в «критическом сечении», в котором влияние приточной струи уже ослаблено, а действие местного отсоса еще не велико. Эту скорость следует обеспечивать в пределах 1-2 м/с, 7

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Фотографируя расположения шелковинок на об- дуваемой потоком поверхности ванны, получили спектр потока над гальванические ванны. При этом расход воздуха для каждого режима измеряли на входе к диаметральному вентилятору посредством измерительного коллектора. Рисунок 3. Спектр потока над гальванические Рисунок 4. Зависимость частоты вращение ванны рабочего колеса диаметрального вентилятора Также измерялись поля скоростей в шести сече- от расхода воздушного потока ниях по продольной оси над поверхности гальвани- ческой ванны, который каждый из шести сечений Таким образом, на основе полученной аэродина- имели семь точек. мической характеристики определили начальную скорость воздушного потока, выходящего через При технологических испытаниях из-за сложно- конфузорный щель. сти измерения малых скоростей воздушного потока, решили определять среднюю скорость истечения Скорость воздушного потока, выходящего через через щель за корпусом диаметрального вентилятора конфузорный щель определили с помощью следую- по расходу воздуха. щей формулы: На основе расчетов получили график, которой Vпот = Qрас ; (1) дает возможность определить скорость потока вы- Sщель ходящей через конфузорный щель. где, Sщель – площадь сечения проточной щели в м2 На рис. 4. изображена график зависимости ча- стоты вращение рабочего колеса диаметрального Qрас – расход воздушного потока в м3/с. вентилятора от расхода воздушного потока. В данном случае l - ширина щели, 0,6 м; b – высота щели, 0,1 м. Sщель = 0,6 * 0,1 = 0,06м2 (2) Результаты расчетов скоростей при различных режимах работы вентилятора приведены на таб. 1. Таблица 1. Результаты расчетов скоростей при различных режимах работы вентилятора η(мин -1) Qрас (м3/с) VПОТ (м/с) 1. 150 0,009 0,165 2. 175 0,010 0,166 3. 250 0,014 0,243 4. 300 0,018 0,312 5. 375 0,024 0,401 6. 400 0,026 0,433 7. 425 0,028 0,466 8. 500 0,032 0,533 9. 550 0,035 0,583 8

№ 4 (97) апрель, 2022 г. В результате исследования получен график определяющий зависимость скорости потока от угла скоса (отклонений) шелковинок. Расположив шелко- винки в центральную часть приточной щели, измеряли углы скоса при разных оборотах диаметрального вентилятора. График определяющий зависимость скорости потока от угла скоса представлен на рис.5. Рисунок 5. Зависимость скорости воздушного Рисунок 6. Поля скоростей в различных сечениях потока от угла скоса шелковинок и высотах гальванической ванны Таким образом, построили скоростные ноля, На основании результатов аэродинамических определяющие характер потока, в различных сече- испытаний модельного образца новой высокоэф- ниях и высотах ванны, которые имеют следующий фективный вентиляционной системы гальваниче- вид (рис. 6.). ских ванн, была изучена поля скоростей воздушного потока развиваемой диаметральным вентилятором. Выводы. Результаты экспериментальных ис- следований приводят к тому, что снабжение венти- ляционной системы диаметральным вентилятором, организовывает устойчивость активированного плос- кого воздушного потока по всей длине ванн, что по- вышает эффективность в работе, понижает металло - энергоемкость и достигается рациональная компо- новка. В заключение по результатам проделанных работ можно сделать вывод о том, что применение новой вентиляционный системы в промышленных пред- приятиях в частности в гальванических цехах, может привести к снижению поступление в воздух цеха из- лишней теплоты, вредных паров, а это приводит к повышению производительности труда рабочих. Список литературы: 1. Елинский И.И. Вентиляция и отопление гальванических цехов машиностроительных предприятий. М.: Ма- шиностроение, 1989. 2. Артыков Н.А. Вентиляционная система Артыкова. Патент UZ IАР 02344 опуб. в бюл. № 4 от 01.07.2003. 3. Батурин В.В., Кучерук В.В. Вентиляция машиностроительных заводов. М.: МАШГИЗ, 1977. 4. Шаповал В.С. Вентиляция и кондиционирование на промышленных предприятиях. Киев: УкрНИИНТИ, 1974. 5. Халилов X.Т., Артыков Н.А. Экспериментальное исследование новой вентиляционной системы гальванических ванн на модельном образце установки. Сборник статей. Ташкент: 2006. 6. Вентиляция и кондиционирования воздуха. Часть II. Справочник проектировщика. Под ред. И.Г. Староверова. М.: Стройиздат, 1977. 9

№ 4 (97) апрель, 2022 г. БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА DOI - 10.32743/UniTech.2022.97.4.13517 ВЛИЯНИЕ ПРОТИВОНЕВРОЗНЫХ ПРЕПАРАТОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА Аскаров Ибрагим Рахманович д-р хим. наук, проф., кафедра Химии, Андижанский государственный университет им. З.М.Бабура, Республика Узбекистан, г. Андижан E-mail: [email protected] Мамарахмонов Мухаматдин Хомидович PhD, доцент, кафедра Химии, Андижанский государственный университет им. З.М. Бабура, Республика Узбекистан, г. Андижан E-mail: [email protected] Обидова Шохсанам Акрамжон кизи магистрант, Андижанский государственный университет им. З.М. Бабура, Республика Узбекистан, г. Андижан Махкамов Хамидулло Акрамжон угли студент, кафедра Химии Андижанского государственного университета, Республика Узбекистан, г. Андижан INFLUENCE OF ANTINEUROSIS DRUGS ON HUMAN SAFETY Ibragim Askarov DSc, professor, Department of chemistry, Andijan State University, Republic of Uzbekistan, Andijan Mukhamatdin Mamarakhmonov PhD, Associate professor, department chemistry, Andijan State University 170100, Andijan, Republic of Uzbekistan, Shokhsanam Obidova Second course Master, Department Chemistry Andijan State University, Republic of Uzbekistan, Andijan Khamidullo Mahkamov Student fourth course, Department Chemistry Andijan State University, Republic of Uzbekistan, Andijan АННОТАЦИЯ В данной статье приведены данные о влиянии антиневрозных препаратов на здоровье и психические состояния пациентов, а также выводы о влиянии этих препаратов на безопасность деятельности человека. ABSTRACT This article presents data on the effect of anti-neurotic drugs on the health and mental states of patients, as well as conclusions about the effect of these drugs on the safety of human activities. __________________________ Библиографическое описание: ВЛИЯНИЕ ПРОТИВОНЕВРОЗНЫХ ПРЕПАРАТОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ЧЕЛОВЕКА // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. Аскаров И.Р. [и др.]. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13517

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Ключевые слова: антиневрозные препараты, безопасность деятельности человека, антипсихотик, антима- ниакальный, антидепрессант, антианкситический, нейромедиатор, агранулоцитоз, норадреналин, атракурия бе- зилат, панкурония бромид, суксаметоний. Keywords: antineurotic drugs, safety of human activity, antipsychotic, antimanic, antidepressant, antianxitic, neurotransmitter, agranulocytosis, norepinephrine, atracurium besylate, pancuronium bromide, suxamethonium. ________________________________________________________________________________________________ Психические заболевания имеют различные или иметь странные и иррациональные мысли. Они причины. В то время как некоторые психические за- могут быть взволнованы, злы или проводить много болевания протекают с легкими симптомами, а дру- времени в одиночестве без причины, часто спят днем гие - с тяжелыми, однако оба могут иметь негатив- и бодрствуют ночью [1]. Первые антипсихотические ные последствия. препараты появились в 1950-х годах. Антипсихо- тические препараты помогли многим пациентам Антипсихотические препараты, используемые с психозом жить нормальной, полноценной жизнью, для лечения психических заболеваний, были впервые облегчая такие симптомы, как галлюцинации, нару- применены в неврологии в начале 1950- годов и шения зрения, слуха и параноидальные мысли [2]. были введены в науку под названием хлорпрома- зины. Лечение психических заболеваний с помощью Атипичные нейролептики имеют меньше побоч- психотерапевтических препаратов имеет большое ных эффектов, чем у старых препаратов, ныне они значение, но имеет много побочных эффектов. При используются в качестве терапевтических препаратов этом, противоневрозные лекарственные средства де- первой линии. Первый атипичный антипсихотик, лятся на четыре основные типы, в зависимости их клозапин (клозарил), был представлен в США в 1990 г. влияния на психические состояния человека: нейро- Однако в связи с серьезными побочными эффектами лептики, антиманиакальные, антидепрессанты и крови - агранулоцитозом - возможными побочными антианкетические препараты. эффектами потери лейкоцитов, борющихся с инфек- цией - пациентам, принимавшим клозапин, приходи- Антипсихотические препараты могут помочь па- лось сдавать анализ крови каждые 1-2 недели [2, 3]. циентам с психозом услышать воображаемые голоса Таблица 1. Дозы применения и формы производства антипсихотических препаратов Название Средняя терапевтическая доза и способ введения Форма производства препарата для взрослых Аминазин 0,025-0,1г Драже 0,025, 0,05 и 0,1 г Ампула 1,2 и 5 мл по 2.5 % Трифтазин 0.001-0.1г Завернуты в скорлупу Драже 0.001 и 0.01 г Ампула 1 мл по 0.2% Аминазин можно вводить энтерально и паренте- Антипсихотическое, седативное действие вызы- рально, действует в течение 6 часов. Выводится через вает экстрапирамидные изменения при длительном почки и кишечник. При длительном применении применении, гипотоническое действие (поверхност- развивается адаптация к аминазину, но антипсихо- ный сон), центральное миорелаксирующее действие тический эффект не изменяется. После появления (ослабляет супраспинальную регуляцию мышечного клозапина было разработано несколько других ати- тонуса, ослабляет центр регуляции температуры тела пичных нейролептиков. Среди них «Типичные» (увеличивает теплораспределение, снижает темпера- нейролептики: Фенотиазиновые препараты: аминазин туру тела в холодных условиях) препараты усиливают (C22H26F3N3OS), трифтазин, фторфеназин. действие седативных средств и наркотических аналь- гетиков. S HCl S N Cl N HCl CH2CH2CH2-N CH3 CH2 CH CH3 CH3 CH3 CH3 Рисунок 1. Химическое строение Аминазина Рисунок 2. Химическое строение Трифтазина 11

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Трифтазин - селективный и сильнодействующий Антидепрессанты также могут быть добавлены к антипсихотический препарат. Эффект остановки силь- литию в ранней депрессивной фазе биполярной ной рвоты, но слабый адренолитический. Не развива- умственной отсталости. Литий не эффективен, если ется, но повышает интерес больных к окружающему. принимать его в очень малых количествах во время Агрунулоцитоз, нарушение функции печени, вы- применения литии. При приеме в больших количе- зывает аллергические реакции. У больного всегда ствах могут возникать различные побочные эффекты. депрессивное настроение, если поднять ему настрое- Рекомендуемая пациентам доза эффективного влияния ние, ему будет трудно сосредоточится. Отсутствие очень низкая. Чтобы определить наилучшую дозу энергии, вялости, мышления и изменение режима лития, в начале лечения проверяют количество литии питания и сна и у них появляются мысли отчаяния, в крови. Побочное действие карбоната лития в основ- беспомощности, грусти, напрасной вины, а иногда и ном на нервную систему и органы чувств, судороги самоубийства не дают им покоя [4, 5]. Литий умень- рук, сонливость и слабость, аритмии, диарею, шает симптомы тяжелой умственной отсталости тошноту, рвоту, сухость во рту, усиление жажды, примерно на 5-14 дней, для полного контроля этого увеличение массы тела, вызывает аллергические состояния могут потребоваться недели или месяцы. реакции и другие состояния [6]. Список литературы: 1. М.Д. Машковский. Наркотики. М.: Новая Волна. - 2012 г. – 527 с. 2. К. Ваканти, П. Сикка, Р. Урман, редакторы. Эссенциальная клиническая анестезия. - Нью-Йорк. Издатель- ство Кембриджского университета, 2011 г. - 1191 с. 3. Х.Х. Холматов, О.А. Ахмедов. Фармакогнозия. 1 часть. - Т.: Фанат, 2007 г. - 372 с. 4. Ю.Б. Белоусов, М.В. Леонова, Д.Ю. Белоусов, А.Н. Вялков и др. Основы клинической фармакотерапии: Рук. для практикующих врачей. - М.: Бионика, 2002 г. - 368 с. 5. Ф.Н. Баходирова «Анатомия человека». - Т.: Узбекистан, 2006 г. – 487 с. 6. http://www.mir-pubs.dol.ru 12

№ 4 (97) апрель, 2022 г. ДОКУМЕНТАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИЯ УТОЧНЕНИЕ ПОНЯТИЯ «ДЕТАЛЬ» В УЧЕБНЫХ КУРСАХ «ДЕТАЛИ МАШИН» Мукумова Хуршида Джамбуловна ассистент, Джизакский политехнический институт(ДжизПИ), Республика Узбекистан, г. Джизак E-mail: [email protected] Игамбердиев Холмурат Хайдарович доцент, Джизакский политехнический институт(ДжизПИ), Республика Узбекистан, г. Джизак CLARIFICATION OF THE CONCEPT OF \"DETAIL\" IN THE TRAINING COURSES \"DETAILS OF MACHINES\" Khurshida Mukumova Assistant, Jizzakh Polytechnic Institute (JizPI) Republic of Uzbekistan, Jizzakh Kholmurat Igamberdiev Associate Professor, Jizzakh Polytechnic Institute (JizPI) Republic of Uzbekistan, Jizzakh АННОТАЦИЯ В статье излагается сущность понятия детали по анализу учебных курсов «Детали машин». Дается более совер- шенное и точное определение (изложение) понятие детали. ABSTRACT The article describes the essence of the concept for the analysis of training courses \"Machine parts\". A more perfect and precise definition (statement) of decision-making is given. Ключевые слова: деталь, материал, конструкция, операция, валик, изделие, сварка, пайка, приспособление, покрытие. Keywords: Detail, material, design, operation, roller, product, welding, soldering, fixtures, coatings. В современной учебной литературе по курсу По А.А. Эрдели [5, с. 826], «деталью является «Детали машин» не предусматриваются теоретиче- такое изделие, которое изготовляют из одинаковых ское определение и проверка конструкции компози- наименований и однородных материалов без приме- ционного материала, технологичности конструкций нения сборочных операций». изделий из композиционных материалов и с защит- ными покрытиями. Например, по М.Н. Иванову Из вышеуказанных изложений видно, что почти [3, с. 4], понятие детали излагается в следующем во всех учебниках деталь определяется как изделие, содержание: «Деталь является такой частью ма- изготовленное из одного по наименованию и марке шины, которую изготовляют без сборочных операций. материала без применения сборочных операций и Детали могут быть простыми (гайка, шпонка и т.п.) приспособлений, или такие же изделия, подвергаемые или сложными (коленчатый вал, корпус редуктора, покрытиям или изготовленные с местной сваркой, станина станка и т.п.)». пайкой, склейкой, сшивкой и т.п. По Ю.Н. Березовскому [2, с. 5], «деталь – изделие, К сборочным единицам относятся изделия, со- изготовленное из однородного материала, без приме- ставные части которых подлежат соединению между нения сборочных операций, например: валик из одного собой сборочными операциями, в том числе сваркой, куска металла, литой корпус; пластина из биметал- пайкой, прессовкой, склеиванием и т.п. лического листа и т. п.». В инструментах, мелких изделиях, электро-, гидро- и пневмоприборах полимерные композиции __________________________ Библиографическое описание: Мукумова Х.Д., Игамбердиев Х.Х. УТОЧНЕНИЕ ПОНЯТИЯ «ДЕТАЛЬ» В УЧЕБНЫХ КУРСАХ «ДЕТАЛИ МАШИН» // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13534

№ 4 (97) апрель, 2022 г. в виде пластмасс (винипласт, гетинакс, текстолиты и преимущественно конструкционного назначения, – т.д.) вытеснили детали из черных металлов и других, композиты. К основным видам композитов относятся ранее применявшихся материалов неорганического стеклопластики, углепластики. характера (стекло, мрамор и пр.). За последнее время широкое развитие и приме- Задача замены черных металлов при изготовлении нение в технике получили композиты, основанные деталей машин и механизмов решалась анализом на различных других способах сочетания полимер- класса пластмасс, переработку которых можно осу- ных материалов с традиционными – древесиной, ществлять прессованием или литьем под давлением металлами, керамикой и проч. в металлических формах. Древесно-полимерные композиты нашли широ- Предприятиями тяжелой промышленности кое применение в машиностроении (подшипники освоен выпуск из полимерных материалов многих скольжения, втулки, пальцы, муфты, направляющие деталей гидрооборудования: уплотнительных колец, и проч.). седел, фильтров для гидрокрепей и врубовых машин, масленок, клапанных вставок шлангов и соедини- Согласно современной теории технологических телей и проч. процессов, формообразованием считают технологи- ческий процесс, предназначенный для изготовления Выше названные определения детали машин не- детали и отличающийся тем, что в ходе его создается достаточно полно отражают достижения современной новое связное твердое тело с требуемой геометри- теории и практики технологии формообразования и ческой характеристикой. Под это определение попа- не стимулируют разработчиков новой техники на ис- дают детали, изготовленные из нескольких частей и пользование прогрессивных технических решений. связанные между собой неразъемными соединениями. Прежде всего, это связано с тем, что сейчас расширя- ются сфера и объемы применения технологических Исходя из выше сказанного, то есть учитывая процессов, сочетающих формообразование одно- возможности использования композиционных мате- временно с получением материала. риалов при изготовлении деталей, можно представить два варианта (вида) деталей: К таким композиционным материалам относятся высокомолекулярные соединения (полимеры) орга- 1. Деталь – изделие, изготовленное без примене- нического строения, которые получили широкое ния сборочных операций. распространение во всех отраслях промышленно- сти. В зависимости от физических и химических 2. Сборочная деталь – изделие из составных ча- свойств и способа получения полимерные матери- стей с неразъемными соединениями между ними. алы делятся на три основных класса: эластомеры, полимерные волокна и пластмассы [1, с. 32–48]. По мнению Ю.А. Харламова [4, с. 72], для деталей первого вида возможны следующие определения: Эластомеры делятся на: каучуки и резины. Полимерные волокна являются основой для со- А) Изделия, изготовленные из однородного по здания текстильных материалов и изделий. наименованию и марке материала, в том числе и из Пластические массы нашли наибольшее приме- предварительно изготовленного материала (порош- нение в технике и других традиционных материалах. кового, волокнистого, слоистого и т.д.). Наиболее широко применяются для изготовления деталей термопластические полимеры, которые вхо- Б) Изделия, изготовленные из двух и более од- дят в полимерной основу следующих композиций. нородных по наименованию и марке материалов. Полипропилен применяется для изготовления деталей автомашин, мотоциклов, холодильников, В) То же, что и в п. «а» и «б», с покрытиями на радиоприемников и др. всех или на части поверхностей. Полистрол нашел широкое применение для изго- товления деталей радио и электроаппаратуры и т.п. Г) Изделие, изготовленное из пористого материала Наполнителями полимеров могут быть мине- и насыщенное каким-либо веществом. ральные дисперсные наполнители (мел, диатомит, каолин, полевой шпат, тальк) и волокнистые наполни- Д) То же, что и в п. «г», но с покрытиями на всех тели (асбест, усы, стеклянные волокна, базальтовые или на части поверхностей. волокна, борные волокна, углеродные волокна). Наполненные полимерные композиции (соче- Составные элементы второго вида (сборочная тание основных полимерных материалов с наполни- деталь) тоже подчиняются определениям в соответ- телями) позволили создать новый вид материалов, ствии с приведенными выше вариантами. В заключение можно отметить, что эти опре- деления охватывают практически все возможные случаи формообразования деталей и заготовок и нацеливают авторов учебников «Детали машин» на поиск более совершенных определений (изложение) детали при написании (переиздание) учебных по- собий. Список литературы: 1. Васильев В.В. Полимерные композиции в горном деле. – М. : Наука, 1986. 2. Детали машин / Ю.Н. Березовский [и др.]. – М. : Машиностроение, 1983. – С. 5. 3. Иванов М.Н. Детали машин. – М. : Машиностроение, 1987. 4. Стандарты и качество. – 1989. – С. 72. 5. Техник-механик / А.А. Эрдеди [и др.]. – Ташкент : Укитувчи, 1987. 14

№ 4 (97) апрель, 2022 г. ИНЖЕНЕРНАЯ ГЕОМЕТРИЯ И КОМПЬЮТЕРНАЯ ГРАФИКА ЗАПОЛНЕНИЕ ОРНАМЕНТАЛЬНОГО ПОЛЯ РЕЗЬБЫ ПО ДЕРЕВУ НА ОСНОВЕ ТИПОВ СИММЕТРИИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКЕ Авлякулова Шоҳида Бабаджановна преподаватель, Бухарский инженерно-технологический институт, Республика Узбекистан, г. Бухара E-mail: [email protected] FILLING THE ORNAMENTAL FIELD OF WOOD CARVING BASED ON THE TYPES OF SYMMETRY AS APPLIED TO COMPUTER GRAPHICS Shohida Avlyakulova lecturer, Bukhara Engineering-Technological Institute, Republic of Uzbekistan, Bukhara АННОТАЦИЯ В статье рассматриваются вопросы заполнение орнаментального поля резьбы по дереву на основе типов симметрии применительно к компьютерной графике, в частности подсистемах AutoCAD. Для этого применены матричное преобразование как геометрическое моделирование и математические положения, лежащие в основе современной компьютерной графики. Для чего применены зеркальное отображение, вращение и параллельный перенос, кроме того, рассмотрены дифференциальные характеристики резьбы по дереву имеющихся различных видов гауссовой кривизны. ABSTRACT The article deals with the issues of filling the ornamental field of woodcarving based on the types of symmetry in relation to computer graphics, in particular Auto CAD subsystems. For this, matrix transformations are applied as geo- metric modeling and mathematical provisions that underlie modern computer graphics. For which mirror image, rotation and parallel translation are used, in addition, the differential characteristics of wood carving with different Gaussian cur- vatures are considered. Ключевые слова: зеркальное отражение, AutoCAD, резьба по дереву, геометрическое моделирование, коор- дината точек, симметрия, мотив. Keywords: mirror reflection, Auto CAD, wood carving, geometric modeling, point coordinates, symmetry, motif. ________________________________________________________________________________________________ Для заполнения орнаментального поля резьбы по При исследовании резьбы по дереву возникает дереву применяются различные способы преобразо- задача по оптимальному выбору типов преобразова- вания. ния, осуществление которого позволяет наиболее рационально заполнить орнаментальное поле резьбы Известно, что [10] имеются нижеследующее спо- по дереву. собы геометрических преобразований: В архитектурном строительстве и в хозяйстве, • зеркальное отражение относительно плоскости в частности в Средней Азии, композиция узора симметрии; преимущественно выполняется двойными взаимно параллельными прямыми линиями. Характер пе- • вращение вокруг оси симметрии; ресечения этих прямых линий в зависимости от применения того или иного вида декоративного или • параллельный перенос по заданному направ- народно-прикладного искусства является различным. лению. Например, при резьбе по ганчу или по дереву двойные линии не пересекаются, образуя при этом примыкаю- Кроме того, орнаментальное поле для резьбы по щие друг к другу замкнутые контуры различных дереву может быть с различными видами гауссовой конфигураций (рис. 1а). Мотив, встроенный в квад- кривизны: рат, имеет одновременно четыре оси симметрии (m) 1) нулевой; 2) положительной; 3) отрицательной. __________________________ Библиографическое описание: Авлякулова Ш.Б. ЗАПОЛНЕНИЕ ОРНАМЕНТАЛЬНОГО ПОЛЯ РЕЗЬБЫ ПО ДЕРЕВУ НА ОСНОВЕ ТИПОВ СИММЕТРИИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К КОМПЬЮТЕРНОЙ ГРАФИКЕ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13369

№ 4 (97) апрель, 2022 г. и ось вращения четвертого порядка (n = 4). Здесь перпендикулярно к плоскости чертежа. Далее для целесообразно применять зеркальное отражение, заполнения заданной декорируемой поверхности начиная с элементарной фигуры, заключенной в Δ АОВ, нулевой гауссовой кривизны также необходимо равной одной восьмой части мотива, для заполнения применить поворот вокруг вновь выбираемых осей всей декорируемой плоскости (поверхности). Альтер- вращения. Для выполнения некоторых орнаментов нативная картина наблюдается при росписи, где двой- резьбы по дереву последовательно используются ные прямые линии, взаимно переплетаясь, создают все три способа преобразования. В качестве примера эффект объемно-рельефной динамической компо- можно привести бордюрную резьбу по дереву, изоб- зиции (рис. 1б), где оси симметрии не отражены, раженную на рис. 1а. т.е. отсутствуют. В этом нетрудно убедиться, если принять ось ОY за ось симметрии, так как при этом Известно [1], что применение геометрического для некоторых отрезков, расположенных справа от моделирования и математических положений, лежа- предполагаемой оси симметрии, нет соответствующих щих в основе компьютерной графики, для каждого зеркально расположенных отрезков слева. Анало- из способов геометрических преобразований, коорди- гичным образом можно трактовать и воображаемые наты точек линий орнаментов, в том числе резьбы по оси симметрии, совпадающие с осью абсциссы OX дереву, представляются как элементы матрицы [x y], и диагоналями квадрата ВDFH. Мотив формируется т.е. в виде вектора-строки. Управление положением поворотом элементарной фигуры, заключенной в этих точек осуществляется преобразованием матрицы квадрат ОАВС, равной одной четвертой части его, путем умножения ее на матрицу преобразования 2×2 вокруг оси вращения, проходящей через точку О общего вида. а б Рисунок 1. а) Последовательность расчета выполнения орнаментов резьбы; б) заполнение орнаментального поля резьбы по дереву 16

№ 4 (97) апрель, 2022 г. [xy] [������������ ������������] = [(ax + cy)(bx + dy)]. (1) Пример 1. Рассмотрим зеркальное отображение. Координаты точек пересечения прямых линий ги- Ниже приведем примеры для таких преобразо- риха, находящихся в пределах Δ АОВ (рис. 1а), ваний. определены путем геометрических построений, представленных в табл. 1. Таблица 1. Вычисления координат специальных точек гириха № 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 110 12 х 0,0 7,21 1,22 26,12 26,13 30,91 30,92 26,12 8,22 13,32 9,92 0,0 у 19,21 16,01 30,91 30,92 40,01 40,01 30,91 26,11 26,12 13,31 9,92 14,61 Отражение прямых линий гириха относительно где ������ – величина стороны прямоугольника. Геомет- оси симметрии ������1 выполняется с помощью матрицы рическое преобразование мотива для заполнения преобразования [01 01] . орнаментального поля резьбы по дереву путем зеркального отражения производится аналогичным Если координаты точек 1–12 (кроме 7, 8, 10, 11, образом преобразованию элемента мотива, описан- принадлежащих оси симметрии) подставить в выра- ного выше. жение (1), можно получить х1, у1 – координаты то- чек 13–20, принадлежащих ΔВОС, т.е. зеркальное Пример 2. Поворот наперед под заданным углом отражения Δ АОВ. Далее для отражения координат вокруг оси вращения. точек 1–20 (кроме 13, 20), принадлежащих квадрату Поворот наперед под заданным углом элементар- ОАВС, относительно оси симметрии m2 исполь- ной фигуры гириха, находящейся в пределах квад- зуется матрица преобразования [10 01] и вычисля- рата OABC (рис. 1б), вокруг начала координат О ются х″, у″ – координаты точек 21–33, находящихся на 90° по часовой стрелке производится с помощью в квадрате OCDE, т.е. зеркальное отражение квад- матрицы преобразования [01 −01] и можно вычис- рата ОАВС. лять хʺʹ, уʹʹʹ – координаты точек 20–38, находящихся в пределах квадрата ОCDE. Отсюда можно сделать Геометрическое преобразование точек 1–38 (кроме вывод, что вокруг начала координат на 90° коорди- принадлежащих оси симметрии, т.е. 1, 12, 21, 32), наты х преобразуются в координаты у с противопо- расположенных в пределах прямоугольника ABDE, ложными знаками, а координаты у преобразуются в относительно оси симметрии m4 выполняется координаты х. Для вращения кордонных точек 1–38, с помощью матрицы преобразования [−01 10]. принадлежащих прямоугольнику ABDE, на 180° можно использовать следующую матрицу преобра- Если знаки координат х менять на обратные, по- зования [−01 −01], получаются координаты пере- лучается нечто иное, как матрицы координат точек менны ������������������, ������������������ − координаты точек, принадлежа- 39–72, поскольку они отличаются от координат точек щих прямоугольнику AEFH, отличаются от координат 1–38 только тем, что знаки координат x меняются на точек 1–38 тем, что знаки координат х меняются на противоположные. Координаты точек 1–72 дают противоположные. Таким образом, заполнение орна- полный мотив, принадлежащий квадрату ВDFH. ментального поля резьбы по дереву осуществляется в той же последовательности, как и в первом примере. Для дальнейшего построения начало системы Декартовых координат О переносится в точку F. Тогда координаты точек 1–72 увеличатся на величину 2−1 ������, Список литературы: 1. Аскаров Ю.А. Геометрическое моделирование и основы автоматизированного проектирования архитектурных орнаментов: Автореф. … канд. техн. наук. – Киев, 1983. – 23 с. 2. Махмудов М.Ш. Автоматическая линеаризация выпуклых гиперповерхностей и несущая способность оболочек // Universum: технические науки. – 2022. – № 2-1 (95). – С. 34–37. 3. Махмудов М.Ш. Появление аксиоматического метода в геометрии // Интернаука. – 2019. – № 5-1. – С. 46–48. 4. Михайленко В.Е., Обухова В.С., Подгорный А.Л. Формообразование оболочек в архитектуре. – Киев : Будiвельник, 1972. – 205 с. 5. Тошев И.И. Чеканка и резьба по металлу // Интернаука. – 2017. – № 2-1. – С. 8–10. 6. Тошев И.И., Абдуллаев С.С. Мемориальный комплекс Бахоуддин Накшбанди в Бухаре // Universum: общественные науки. – 2022. – № 2 (81). – С. 11–14. 7. Тошев И.И., Абдуллаев С.С. Торговые купола Бухары // Интернаука. – 2018. – № 14-1. – С. 31–33. 17

№ 4 (97) апрель, 2022 г. 8. Тошев И.И., Абдуллаев С.С., Бадриддинов С.Н. Популярные памятники и достопримечательности Бухары (минарет Калян, торговые купола) // Universum: общественные науки. – 2022. – № 2 (81). – С. 7–10. 9. Тошев И.И., Ураков О.Х. Резьба по дереву в Узбекистане // Интернаука. – 2017. – № 2-1. – С. 11–13. 10. Avlyakulova Sh.B. Description of the geometry of architectural and construction ornaments by means of generalized hermitian splines on a rectangular mesh // Asian journal of multidimensional research. – 2021. – № 10 (5). – P. 30–36 / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.tarj.in 11. Axmedov Y.H., Avlyakulova Sh.B. The use of digital technology in the computer-aided design of surfaces for architectural and construction ornaments and technical forms // Journal For Innovative Development in Pharmaceutical and Technical Science. – 2021. – Vol. 4. – P. 71–76 / [Электронный ресурс]. – Режим доступа: www.jidps.com. 12. Sheralievich M.M., Akhmedov Y.H. Use of e4 space in describing a graph-analytical representation of multi-factor events and processes // Т. 9. – С. 194–197. 18

№ 4 (97) апрель, 2022 г. АППРОКСИМАЦИЯ ГИПЕРПОВЕРХНОСТЕЙ ПОЛИЭДРАМИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К РАСЧЕТАМ НЕСУЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ОБОЛОЧЕК ПОКРЫТИЙ В ЕN ПРОСТРАНСТВЕ Ахмедов Юнус Хамидович канд. техн. наук, доц. кафедры Начертательной геометрии и инженерной графики Бухарского инженерно-технологического института, Республика Узбекистан, г. Бухара Асадов Шухрат Қудратович ассистент кафедры Начертательной геометрии и инженерной графики, Бухарского инженерно-технологического института, Республика Узбекистан, г. Бухара E-mail: [email protected] AUTOMATIC APPROXIMATION OF SINGLE-CONNECTED HYPERSURFACES BY POLYHEDRA IN RELATION TO CALCULATIONS OF THE LOAD-BEARING CAPACITY OF COATING SHELLS Yunus Akhmedov Cand. tech. Sciences, Associate Professor of the Department of Descriptive Geometry and Engineering Graphics, Bukhara Institute of Engineering and Technology, Uzbekistan, Bukhara Shukhrat Asadov Assistant of the Department of Descriptive Geometry and Engineering Graphics, Bukhara Engineering and Technology Institute, Uzbekistan, Bukhara АННОТАЦИЯ Разработан алгоритм программы линеаризации произвольных условий текучести путем автоматической аппроксимации гиперповерхностей полиэдрами применительно к расчётам несущей способности оболочек покрытий. ABSTRACT An algorithm has been developed for linearization of arbitrary flow conditions by automatic approximation of hypersurfaces in relation to calculations of the load-bearing capacity of coating shells. Ключевые слова: аппроксимация, гиперповерхность, полиэдр, трехмерная гиперсеть, линеаризация, гипер- плоскость. Keywords: approximation of the hypersurface, a polyhedron, a three-dimensional hyper network, linearization, a hy- perplane. ________________________________________________________________________________________________ Введение. Важной задачей современности явля- ности решения задач геометрического моделирова- ется повышения эффективности производства, что ния объектов и процессов состоит в анализе струк- связано с углубленной разработкой многих научных тур методов моделирования с последующей их мо- проблем. Это привело к созданию систем автомати- дификацией или автоматической аппроксимацией зированною проектирования, главной частью которых односвязных гиперповерхностей описанными или является математической обеспечение. Одним из ос- вписанными полиэдрами применительно к расчетам новных модулей математической обеспечения с чита- несущей способности оболочек покрытий. ется геометрическое моделирование, позволяющее графическими способами (средствами) получать опти- Связи с этим рассмотрим вопросы аппроксимации мальные решения в различных областях техники и гиперповерхностей второго порядка вписанными и строительстве. Один из путей повышения эффектив- описанными полиэдрами применительно к линеари- зации функции пластичности для конструкций из идеальных жесткопластических материалов. __________________________ Библиографическое описание: Асадов Ш.К., Ахмедов Ю.Х. АППРОКСИМАЦИЯ ГИПЕРПОВЕРХНОСТЕЙ ПОЛИЭДРАМИ ПРИМЕНИТЕЛЬНО К РАСЧЕТАМ НЕСУЩЕЙ СПОСОБНОСТИ ОБОЛОЧЕК ПОКРЫТИЙ В Еn ПРОСТРАНСТВЕ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13430

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Постановка решения таких задач требует дис- наиболее просто формализуемый способ дискрети- кретного моделирования гиперповерхностей. Вве- зации, основанный на многомерном обобщении ради- дено понятие гиперсет, являюшейся многомерным ально кольцевого разбиения эллипсоида. Так как обобщением двумерной дискретной сети, и показано, гиперповерхность пластичности окружает начало что в частном случае гиперсеть может трактоваться координат, но может иметь произвольную ориента- как граница полиэдра. цию относительно координатных плоскостей, ее дискретизация производится в новой координатной Результаты исследований. Наглядное пред- системе 0х1 х2х3...хn, оси которой совпадают с осями ставление о гиперповерхностях второго порядке гиперповерхности [1-3]. можно получить, исследовав их количественные и качественные характеристики. Качественные харак- Полярное разбиение гиперповерхности осу- теристике дают представление о форме гиперпо- ществляется (n-2) пучками проецирующих верхности и подробно изложены в литературе. Ко- гиперплоскостей личественные характеристики выражаются в соот- ношениях чисел их параметров, формы и положения. хII = K1х1; хIII = K2хII; хIV = K3Х III;…,Х n-1 = k n-2 Х n-2, (1) Методами вычислительной геометрии доказано, что в E n пространстве имеется не более 2-1 n(n+3) где k1=tg Φ1;к2 = tg Φ (1+tg2Φ1) ½ гиперповерхностей второго порядка. k3=tgΦ3(1+������������2Φ2)(1+������������2Φ1)0,5; … ., Отсюда вытекает, что гиперповерхности второго ������n-2=tgΦn-2[∏������������=−13 ������������(1+tg2Φi)]0.5 порядка в E n пространстве имеют 2-1n(n+1) парамет- ров положения. При этом дискретное изменение параметра каждого пучка задается числом р делений прямого С другой стороны, наглядность представления угла между соответствующими координатными о гиперповерхности связана с возможностями ее осями. отображения на двумерной плоскости. Для отображе- ния гиперповерхностей второго порядка применен Параллельное разбиение выполняетсия пучком метод векторного моделирования, предложенный гиперплоскостей, перпендикулярных оси Охn c ша- проф. П.В. Филипповым. Показано, что замкнутая гом h=ap-1 , где α длина полуоси гиперэллипсоида, выпуклая гиперповерхность второго порядка, задан- инцидентная координатной оси Охn . ная в шестимерном пространстве, на проекционном чертеже отображается в виде пяти эллипсов, два из На рис.1, рис. 2 показана дискретизация гипер- которых являются основными проекциями гиперпо- поверхностей в пространствах Е4 и Е6 верхности, а три остальные – векторными. Трехмерная гиперповерхность второго порядка, принадлежащая Путем такой дискретизации на гиперповерхность пространству E 4, отображается тремя кривыми вто- наносится дискретная гиперсеть. Вершины каждой рого порядка, две из которых – основные проекции, гиперячейки гиперсети инцидентны гиперплоскости. а третья – горизонтально – векторная. Это доказывается на основе проективных свойств гиперповерхности второго порядка [4-7]. Формальный Необходимой предпосылкой для аппроксимации выбор вершин симплексов, аппроксимирующих гиперповерхности вписанным или описанным поли- главные гиперячейки, основан на пошаговом изме- эдром является ее дискретизация. В статье принят нении параметров пучков секущих гиперплоскостей. Рисунок 1. Дискретизация гиперповерхностей в пространствах Е4 и Е6 20

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Наличие координат вершин симплексов гиперповерхности второго порядка вписанным является достаточным условием для аппроксимации полиэдром. Рисунок 2. Дискретизация гиперповерхностей в пространствах Е4 и Е6 Необходимым условием построения описанного расчетов, можно перейти к задаче линейного про- полиэдра является проведение касательной гипер- граммирования за счет линеаризации условия пла- плоскости в каждом узле гиперсети на стичности F. гиперповерхности. Здесь разработаны методика, алгоритм и про- Уравнение касательной гиперплоскости выво- грамма линеаризации произвольных, в том числе не дится методами дифференциальной геометрии и регулярных, кусочно-криволинейных и др. условий позволяет определить коеффициенты главных граней текучести путем аппроксимации четырех - шести- описанного полиэдра: мерных гиперповерхностей вписанными и описан- ными полиэдрами. Алгоритм состоит из следующих АjI =a-21xIj; АjII =a-22xIIj; АjIII =a-23xIIIj;… Аjn =a-2nxnj; этапов: Aj n+1= - (∑ ni=0(xjiai-1)2). (2) • нанесение на исходную гиперповерхность сетки с заданным произвольным числом узлов и вы- Система неравенств, определяющей точки внут- числение координат узлов; ренней области описанного полиэдра, имеет вид: • вычисление коэффициентов уравнений граней ∑mi=1 ∑nj=1 ������х2������������хji ≤ ∑mi=1 ∑ni=1 (х������������)2, (3) вписанного полиэдра, вершины которого совпадают с узлами сетки; ������������2 • вычисление коэффициентов уравнений граней где n – размерность пространства; m – колечество описанного полиэдра, грани которого касаются ис- касательнқх гиперплоскостей; а1, а2, аи –параметры ходной поверхности в узлах сетки; формы гиперэллипсида. • формирование матрицы ограничений в задаче Теперь рассмотрим приложению теории и методов линейного программирования; размеры матрицы расчета несущей способности оболочек из идеального определяются с одной стороны числом граней впи- санного или описанного полиэдра, а с другой чис- жесткопластического материала. Расчеты основаны лом узлов конечноразностной сетки, нанесенной на на статическом методе теории предельного равновесия поверхность рассчитываемой оболочки. и используют условие пластичности F (Nx,Ny,Nxy, Mx,My,Mxy,) ≤ k, связывающее внутренние усилия Увеличение числа граней полиэдров улучшает Nx,Ny,Nxy, Mx,My,Mxy в каждой точке оболочки с качество аппроксимации, но при этом существенно константой k материала. возрастает объем задачи линейного программирова- ние. Одновременное использование приближений В пространстве внутренних усилий условие вписанными и описанным полиэдрами позволяет пластичности F представляет собой замкнутую оценить границы несущей способности оболочки. выпуклую гиперповерхность, окружающую начало По степени близости оценок можно установить точ- координат. Ввиду нелинейности F расчет несущей ность расчета. Алгоритм разработанная в работе по- способности оболочек является сложной задачей не- строены как оптимизационная процедура, в которой линейного программирования. Для ее упрощения и заданной считается точность расчета несущей спо- построения методики, удобной для практических собности оболочки. Отыскивается наименьшее число граней вписанного и описанного полиэдров, приводящее к оценке несущей способности с заданной 21

№ 4 (97) апрель, 2022 г. точностью, тем самым обеспечивается минималь- где n x, mx,my,m x y – относительные величины внут- ных расход машинного времени и других машинных ренних усилий; n x=NX N-1OX ;NOX=Φh,h - толщина ресурсов. оболочки; Ϭ - предел текучести материала. Пологая оболочка (рис.3), выполненная из материала (4), В качество конкретного условия текучести рас- имеет срединную поверхность в форме эллиптиче- смотрено шестимерное условие Мизеса ского параболоида, размеры в плане 2b×2b подъема f=������в и толщину h=еf, одинаковую во всех точках n2x –nxny +n2y+3n2xy+ m2x –mxmy +m2y+3m2xy-1=0, (4) поверхности. Рисунок 3. Оболочка Выводы. При равномерном нагружении и программа, разработанная на основании описанного жесткой заделке краев вычеслена несущая способ- алгоритма. ность оболочки при различном числе граней вписан- ного и описанного полиэдров, заменяющих исходное Результаты расчета представлены на рис.-4, они условие текучести (4). Для вычислений применена позволяют проследить характер сходимости решения к «точной» оценка несущей способности в зависи- мости от числа граней полиэдров. Рисунок 4. Результат расчета Штриховой линией показан порядок отыска- достижения заданной точности δ определения несу- ния числа n граней, минимально необходимого для щей способности оболочки. 22

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Список литературы: 1. А.О. Рассказов, А.С. Дехтярь Предельное равновесие оболочек. К., «Вещи школа» 1978, 152 с. 2. Ю.Х. Ахмедов, А.С. Дехтярь Оптимальная линеаризация условий текучести жесткопластических оболочек прикладная механика, к. 1987 том 23, N1 3. Ю.Х. Ахмедов Моделирование гиперповерхности упругой гиперсетью, имеющей наперед заданные оперные узлы. – В кн. Прикладная геометрия и инженерная графика. – Киев: Будiвельник, 1984, вып. 37, с. 85-86. 4. Федоренков, Кимаев «AutoCAD2002» Москва – 2001. 5. Рихсибоев Т «Инженерно компьютерная графика и ее методика преподавания Ташкент 2009. 6. М.Д. Кодиров «Компьютерная графика Ташкент – 2007, 200 с. 7. Международная научная конференция «Инновационные решения инженерно-технологических проблем со- временного производства» доц. Ахмедов Ю.и др. 23

№ 4 (97) апрель, 2022 г. DOI - 10.32743/UniTech.2022.97.4.13418 О НАИВЫСШЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ Катульский Август Александрович инженер радиосвязи, пенсионер РФ, г. Москва E-mail: [email protected] ON THE HIGHEST EFFICIENCY OF THE USE OF RESOURCES August Katulsky Radio engineer, retired Russia, Moscow АННОТАЦИЯ Предлагается технология раскрытия структур потенциалов предметов различной природы и сложности, отличающаяся математической закономерностью отношений специфических элементов предмета, которая уста- навливает неизвестную ранее количественную связь между потенциалами предмета, его формы и содержания, следствие из которой позволяет найти условия достижения максимума отношения качества предмета к обеспечи- вающим это качество ресурсам. Эта технология позволяет открыть новую страницу ранее невозможных расчетов, необходимых для построения математических моделей предметов, от сложнейших мировых и государственных эргатических систем управления, производства, человека, труда, искусства и многих других до самых простейших. Она уточняет одно из основных требований теории исследования операций ― требование «равнопрочности». ABSTRACT A technology is proposed for revealing the structures of the potentials of objects of various nature and complexity, which is distinguished by a mathematical regularity in the relations of specific elements of the object, which establishes a previously unknown quantitative relationship between the potentials of the object, its form and content, the consequence of which allows you to find the conditions for achieving the maximum ratio of the quality of the object to the resources that provide this quality. . This technology allows you to open a new page of previously impossible calculations needed to build mathematical models of objects, from the most complex world and state ergatic systems of management, production, man, labor, art and many others to the simplest. It clarifies one of the main requirements of the theory of operations research - the requirement of \"equal strength\". Ключевые слова: тектологическая функция, потенциал, структура, эффективность, модель. Keywords: tectological function, potential, structure, efficiency, model. ________________________________________________________________________________________________ Все ускоряющееся развитие представлений о мире Предмет ─ имеющее определенные свойства, и его сути требует уточнения некоторых философских одушевленное и неодушевленное материальное (не- категорий. Анализируя описание понятий формы и органической природы и живое), абстрактное, мате- содержания предмета в разных энциклопедиях, в риально-абстрактное, любое из того, что нас окру- трудах разных философов, можно увидеть ряд про- жает, что нами создается, что служит объектом или тиворечий и заблуждений, например, в Большой источником какой-либо деятельности, какого-либо советской энциклопедии заявлено о переходе формы состояния или отношения, что служит содержанием и содержания предмета друг в друга, хотя эти эле- мысли, речи. менты взаимно независимы (форма предмета опи- сывает взаимоотношения элементов содержания, а Потенциал предмета, потенциал элемента пред- содержание предмета - представляет собой группу мета ─ величина способности предмета, его эле- элементов, которые могут, при желании, рассматри- мента выполнять заданные функции, соответствовать ваться, как самостоятельные предметы, и так далее). своему предназначению, степень возможного прояв- ления какого-либо действия. Размерность величины Анализируя предмет, состоящий из формы и его потенциала предмета, его элемента может быть лю- содержания, представляется целесообразным уста- бой. новить количественные взаимоотношения между предметом, его формой и содержанием, которое опре- Учитывая, что предмет не может существовать без делялось ранее как \"гармоническое\", \"изумительное, его формы или, и содержания или, и инфраструк- единственном по эффективности\", но не математи- туры, обеспечивающей возможность выполнения чески выраженное. Для этого уточним используемые элементами предмета своих функций, действий, далее понятия предмета и потенциала предмета: своего предназначения, потенциал предмета U0 __________________________ Библиографическое описание: Катульский А.А. О НАИВЫСШЕЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ РЕСУРСОВ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13418

№ 4 (97) апрель, 2022 г. должен быть равен произведению потенциалов когда увеличение потенциала каждого элемента со- формы, содержания и его инфраструктуры. держания ведет к увеличению потенциала предмета, а стремление к нулю уменьшая потенциал предмета U0 = Uформы ٠ Uсодержания ٠ Uинфраструктуры , (1) не меняет его смысл, предназначение и не обращает в нуль. Uинфраструктуры представляет собой потенциал m предмета, обеспечивающего U0 необходимыми для него внешними условиями и ресурсами. где Uформы = f j , m – количество потенциалов На рисунке 1 представлен предлагаемый вид j =1 структуры потенциала предмета, раскрытой по пра- вилам тектологической функции. На нем элементы, (коэффициентов) взаимозависимости fj всех пар потенциалы которых перемножаются, изображаются элементов содержания предмета, равное сочетанию в виде прямоугольников, а которых складываются — эллипсами. из m элементов по 2. Коэффициенты fj могут прини- мать значения от единицы (при отсутствии взаимо- Предлагаемая технология раскрытия структур потенциалов предметов предусматривает много- зависимости fj ) до нуля (при полной взаимозависи- кратное последовательное применение одного спо- соба из двух приемов. Первый прием раскрытия мости fj); Uсодержания равен произведению или сумме потенциалов элементов содержания предмета в структуры потенциала предмета ― выявление по- тенциалов его формы, содержания и инфраструктуры. n Второй прием ― выявление потенциалов элементов содержания, выявленного первым приемом. Далее в зависимости от их типа. Uсодержания = Ui , когда каждом выявленном элементе содержания выявля- i =1 ются потенциалы его формы, его содержания и его инфраструктуры и так далее до момента, когда раз- потенциалы элементов Ui отличаются друг от друга мерность раскрытых элементов станет единичной своей сутью, когда увеличение потенциала (величины) или безразмерной. Элементы потенциалов инфра- каждого элемента содержания ведет к увеличению структуры раскрываются, как и потенциалы предмета. потенциала предмета, а стремление к нулю – лишает потенциал предмета смысла, предназначения, обра- nc щает в нуль,. Uсодержания = U i , когда Ui не отли- i =1 чаются друг от друга своей сутью и размерностью, Уровень Структура потенциала предмета раскрытия структуры потенциала предмета 0 U0 - Потенциал предмета 1 U0-1 - Потенциал U0-2 - Потенциал U0-3 - Потенциал формы предмета содержания предмета инфраструктуры предмета 2 U0-2-1 - Потенциал U0-2-2 - Потенциал U0-2-3 - Потенциал элемента предмета элемента предмета элемента предмета 3 Uф0о-2-р2-м1 -ыПэолтеемнецнитаал U0-2-2-2 - Потенциал U0-2-2-3 - Потенциал содержания элемента инфраструктуры элемента 4 U0-2-2-2-1 - Потенциал U0-2-2-2-2 - Потенциал элемента элемента элемента элемента 5 U0-2-2-2-1-1 - Потенциал U0-2-2-2-1-2 - Потенциал U0и-2н-2ф-2-1р-3а-стПроуткетнуцриыал формы элемента содержания элемента элемента Рисунок 1. Структура потенциала некоторого предмета, раскрытого по правилам тектологической функции 25

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Первый прием использует категорию формы и Все безразмерные структурные элементы содержания предмета не в житейском представлении, а в философском, когда форма предмета представляет m собой произведение коэффициентов взаимозависи- мостей элементов содержания предмета. При этом Uформы = f j , не входящие в nу.к., участвуют в все потенциалы форм элементов безразмерны и имеют величины в пределах 0 ≤ f ≤ 1. Правило опти- j =1 мального использования ресурсов, обеспечивающих жизненный цикл предмета: Если на всех уровнях вычислении потенциала предмета, уменьшая его структуры потенциала предмета Uсодержания = размер в случае наличия взаимозависимостей элементов структуры больше нуля. n Отношение потенциалов предмета, когда Ui , а коэффициенты ki не зависят от величины n i =1 Uсодержания = Ui и средства, обеспечивающие его средств, выделяемых элементам предмета, когда i =1 эти средства близки к оптимальной величине, то оптимальная доля ресурсов (средств), выделяе- жизненный цикл, распределены между его элемен- мых элементам, завершающим полное раскрытие тами не оптимально, к его потенциалу при опти- всех ветвей структуры потенциала предмета, мальном распределении средств между всеми его получается в результате равномерного распре- элементами, то есть относительный потенциал деления всех средств (ресурсов) между ними. предмета Оптимальная доля средств, выделяемых элементу промежуточного уровня упомянутой структуры, UU00.p. = 0 = nу.к. (2) определяется как сумма средств для всех элемен- тов, вытекающих непосредственно из данного на U 0.макс. (1+ Δi ) , следующем уровне развития структуры потенци- ала предмета. Здесь ki – коэффициент пропорциональ- i=1 ности между потенциалом i-го элемента и средствами (ресурсами) Pi, обеспечивающими его жизненный где i = (Ui - Ui.опт.) / Ui.опт. = (Рi - Рi.опт.) / Рi.опт.. При цикл. Если в структурах потенциалов предметов этом очевидно, что сумма всех отклонений Δi равна находятся их фрагменты, раскрытые в соответ- нулю. ствии с философской категорией “содержание и форма предмета”, то элемент “потенциал формы Из выражения (2) следует, что относительный предмета”, оказавшийся в числе завершающих потенциал предмета не зависит от коэффициентов ki раскрытие структуры предмета nу.к., не входит в и fj и поэтому удобен для анализа влияния на него него. отклонений от оптимального распределения средств (ресурсов) между его элементами. Если в структурах потенциалов предметов находятся элементы, выражающие количество Относительный потенциал предмета U00.Р. подо- однотипных элементов с одинаковой размерно- бен прочности физической цепи, состоящей из зве- стью, то их количества необходимо включать в ньев с прочностью, эквивалентной (1 + Δi). Средства число nу.к. . Pi эквивалентны массе звена цепи. Чем больше раз- брос по массе (толщине) звеньев, тем ниже прочность всей цепи, определяемой самым слабым звеном, ниже эффективность использования ограниченных средств, обеспечивающих жизненный цикл предмета. График на рисунке 2 построен с помощью компью- терной программы на основе выражения (2). 26

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Рисунок 2. Зависимость величины нормированного потенциала предмета из 4000 элементов, завершающих раскрытие структуры его потенциала, от отклонений от оптимального распределения между элементами предмета ресурсов, обеспечивающих его жизненный цикл Использование выражения U0 = Uформы ٠ собой произведение потенциалов (коэффициентов) Uсодержания ٠ Uинфраструктуры и рекомендаций раскрытия взаимозависимости fj всех пар потенциалов элементов структуры потенциала предмета отличается: содержания предмета [2]. 1. Возможностью так раскрыть структуру потен- 4. Возможностью определить оптимальное циала предмета различной природы и сложности [1], (по критерию качество/цена предмета) распределение включая потенциал человека, что потенциалы всех ресурсов, обеспечивающих жизненный цикл пред- его элементов окажутся связанными конкретной мета различной природы и сложности, между всеми математической зависимостью. элементами этого предмета, а также найти зависи- мость величины потенциала предмета от отклонений 2. Выявлением ранее неизвестной количественной от оптимального распределения указанных ресурсов. связи между потенциалами предмета, его формы и содержания, как и многих других философских 5. Возможностью определить самые слабые эле- категорий. менты структуры предмета, которые определяют снижение эффективности использования ресурсов, 3. Выявлением ранее неизвестных величин и обеспечивающих жизненный цикл предмета. сути потенциала формы предмета, представляющей 27

№ 4 (97) апрель, 2022 г. 6. Способностью вносить вклад в выявление 8. Возможностью более точного определения за- сути единства мира, в тектологию, предложив единый висимости между ресурсами и выпуском продукции способ вычисления потенциалов предметов различ- по сравнению с производственной функцией ной природы и сложности, единый способ раскрытия их структур. Человеческое знание, раздробленное Кобба-Дугласа (Q = A L  K  ) . В отличии от специализацией, остро нуждается в объединении. производственных функций, рассматриваемых 7. Уточнением теории исследования операций, экономической наукой, правила тектологической одним из основных требований которой является функции позволяют при анализе как действующей, «равнопрочность» по отношению к различным раз- так и перспективной системы производства уйти от рушающим факторам случайного или преднамерен- использования субъективно назначаемых величин ного характера. Использование приведенных правил константы А, коэффициента эластичности по труду ― раскрытия структуры потенциала предмета помо- α и коэффициента эластичности по капиталу ― β. гает избежать ошибок в обеспечении упомянутой Эти величины появились, чтобы учесть уже сложив- равнопрочности ̶ равнопрочности элементов струк- шиеся на момент анализа системы, но не раскрытую туры предмета, завершающих, а не начинающих ее ее структуру и имеющие место отклонения от опти- раскрытие. мального распределения ресурсов в ней [3]. Список литературы: 1. Avgust Katulskiy. \"A new approach to the analysis of the structure of the subject and the efficiency of the use of resources that ensure the life cycle of the subject\". My Stroka Publishing Saint-Petersburg 2021. 2. Катульский А.А. \"К вопросу о форме предмета\". Universum: Общественные науки: электронный научный журнал 2018. № 8(48). 3. Катульский А.А. «К вопросу о взаимоотношении производственной и тектологической функций». Universum: Технические науки: электрон. научн. журн. 2017. № 2 (35). февраль, 2017 г. 28

№ 4 (97) апрель, 2022 г. ИНФОРМАТИКА, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ ТЕХНИКА И УПРАВЛЕНИЕ КОНВЕРТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ФОРМАТ PDF С ПОМОЩЬЮ PYTHON Атаева Гульсина Исроиловна ст. преподаватель, Бухарский государственный университет, Республика Узбекистан, г. Бухара Адизова Зухро Маруф кызы преподаватель, Бухарский государственный университет, Республика Узбекистан, г. Бухара E-mail: [email protected] CONVERTING IMAGES TO PDF USING PYTHON Gulsina Atayeva Senior Lecturer, Bukhara State University, Republic of Uzbekistan, Bukhara Zuhra Adizova Lecturer, Bukhara State University, Republic of Uzbekistan, Bukhara АННОТАЦИЯ В этой статье описывается технология создания программ, конвертирующих изображения в формат PDF на языке программирования Python. Язык программирования Python представляет собой язык программирования высокого уровня, который является высокоэффективным, простым в использовании при создании программ на основе технологий программирования, информационных и коммуникационных технологий и имеет ясный программный код. Сегодня очень важно изучать современный язык программирования Python. ABSTRACT This article describes the technology of creating programs that convert images to PDF file format in the Python programming language. The Python programming language is a high-level programming language that is highly efficient, easy to use when creating programs based on programming technologies, information and communication technologies and has a clear program code. Today it is very important to learn the modern Python programming language. Ключевые слова: python, язык программирования, графика, технология, информация, компьютер, программное обеспечение, изображение. Keywords: python, programming language, graphics, technology, information, computer, software, image. ________________________________________________________________________________________________ В этой статье мы подробно рассмотрим преоб- im1.save(r'pdf saqlanadigan yo`l\\fayl разование изображений в PDF с помощью языка nomi.pdf') программирования Python. Последовательность шагов для преобразования Первоначально программный код (базовый код), изображений в PDF с помощью Python: который мы можем использовать для преобразования изображения в формате JPEG в PDF с помощью про- Шаг 1. Установите пакет PIL. граммного кода Python: Сначала установите пакет PIL (PIL, известная как библиотека Python Imaging Library, может быть ис- from PIL import Image пользована для работы с изображениями достаточно ima1 = Image.open(r'rasm saqlanadigan легким способом), используя следующую команду: yo`l\\fayl nomi.png') pip install Pillow (библиотека pip должена im1 = ima1.convert('RGB') быть установлена) __________________________ Библиографическое описание: Атаева Г.И., Адизова З.М. КОНВЕРТИРОВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ФОРМАТ PDF С ПОМОЩЬЮ PYTHON // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13335

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Шаг 2: Получите путь нужному изображению. Наш PDF-файл содержит все изображения. Затем путь к изображению сохраняется (если Инструмент для конвертации изображений в изображение и файл python находятся в одном ката- PDF, основанный на графическом интерфейсе Python логе, путь не требуется. и пакете tkinter. Код программы для преобразования Например, требуется открыть файл “filename.jpg” изображений в PDF выглядит следующим образом: Image.open (r’filename.jpg’) путь к которому, C:\\Users\\user\\Desktop from PIL import Image Шаг 3. Конвертируйте изображение в PDF import tkinter as tk с помощью Python: from tkinter import filedialog На последнем этапе мы можем использовать следующий программный код для преобразования from tkinter import messagebox изображения в PDF: from PIL import Image root= tk.Tk() image1 = Image.open(r'C:\\Us- ers\\user\\Desktop\\2.jpg') canvas1 = tk.Canvas(root, width = 300, im1 = image1.convert('RGB') height = 300, bg = 'lightsteelblue2', re- Итак, в нашей программе имя изображения - 2.jpg, а имя файла PDF - 55.pdf. lief = 'raised') После запуска программного кода будет создан canvas1.pack() файл PDF с именем 55.pdf C:\\Users\\user\\Desktop\\55.pdf.m1.save label1 = tk.Label(root, text='File Con- (r'C:\\Users\\user\\Desktop\\55.pdf') version Tool', bg = 'lightsteelblue2') Преобразование списка изображений в PDF с помощью Python label1.config(font=('helvetica', 20)) Если у вас есть список изображений и вы хотите canvas1.create_window(150, 60, window=la- сохранить их все в одном PDF-файле, вы можете ис- пользовать следующий программный код: bel1) image1 = Image.open(r'1.jpg') def getFile (): image2 = Image.open(r'2.jpg') image3 = Image.open(r'3.jpg') global im1 image4 = Image.open(r'4.jpg') import_file_path = filedialog.asko- Конвертируется: penfilename() im1 = image1.convert('RGB') im2 = image2.convert('RGB') image1 = Image.open(import_file_path) im3 = image3.convert('RGB') im4 = image4.convert('RGB') im1 = image1.convert('RGB') Затем создается список новых изображений browseButton = tk.Button(text=\" Select (кроме первого изображения im1, т.к. все изображения сохраняются в один файл, в продолжении первого File \", command=getFile, bg='green', изображения im1): fg='white', font=('helvetica', 12, imagelist99 = [im2,im3,im4] 'bold')) В конце программы в PDF записывается код со- хранения (примечание im1): canvas1.create_window(150, 130, win- im1.save(r'55.pdf',save_all=True, ap- dow=browseButton) pend_images=imagelist99) def convertToPdf (): Полный программный код: from PIL import Image global im1 image1 = Image.open(r'1.jpg') image2 = Image.open(r'2.jpg') export_file_path = filedia- image3 = Image.open(r'3.jpg') image4 = Image.open(r'4.jpg') log.asksaveasfilename(defaultexten- im1 = image1.convert('RGB') im2 = image2.convert('RGB') sion='.pdf') im3 = image3.convert('RGB') im4 = image4.convert('RGB') im1.save(export_file_path) imagelist99 = [im2,im3,im4] im1.save(r'55.pdf',save_all=True, ap- saveAsButton = tk.Button(text='Convert to pend_images=imagelist99) PDF', command=convertToPdf, bg='green', fg='white', font=('helvetica', 12, 'bold')) canvas1.create_window(150, 180, win- dow=saveAsButton) def exitApplication(): MsgBox = tk.messagebox.askquestion ('Exit Application','Are you sure you want to exit the application',icon = 'warning') if MsgBox == 'yes': root.destroy() exitButton = tk.Button (root, text='Exit Application',command=exitApplication, bg='brown', fg='white', font=('helvet- ica', 12, 'bold')) canvas1.create_window(150, 230, win- dow=exitButton) root.mainloop() Таким образом, мы получили программу - пре- образователь изображений формата jpg в файл формата pdf. Далее представлен рисунок окна про- граммы (рис 1.). 30

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Рисунок 1. Окно программы преобразователя Список литературы: 1. Атаева Г.И., Асадова О.А. Проблемы и решения в преподавании информатики //ПРИОРИТЕТНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ: сборник статей XX Международной научно- практической конференции. – 2021. – Т. 1. – С. 169-171. 2. Bo‘ronova G., Adizova Z. Umumiy orta talim maktablari robototexnika togaraklarida Arduino-uno dasturidan foydalanish // ЦЕНТР НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ (buxdu. uz). – 2021. – Т. 3. – №. 3. 3. https://pythonru.com/biblioteki/osnovnye-vozmozhnosti-biblioteki-python-imaging-library-pillow-pil?ysclid=l0t8ljp8wd 31

№ 4 (97) апрель, 2022 г. DOI - 10.32743/UniTech.2022.97.4.13476 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗА ДИНАМИКИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ЦЕННЫХ БУМАГ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ Есбаганбетов Манас Байрамбаевич магистрант, Алматинский Технологический Университет Республика Казахстан, г. Алматы Иманбаев Кайрат Советович к.ф.-м.н. ассоц. профессор, Алматинский Технологический Университет Республика Казахстан, г. Алматы USE OF MODELS OF A NEURAL NETWORK FOR CONSTRUCTING A FORECAST OF THE DYNAMICS OF THE PRICING OF SECURITIES FOR MANAGING AN INVESTMENT PORTFOLIO Manas Yesbaganbetov Master’s degree student, Almaty Technological University Kazakhstan, Almaty Kayrat Imanbayev Candidate of physical and mathematical sciences, Associate Professor, Almaty Technological University, Kazakhstan, Almaty АННОТАЦИЯ В работе рассмотрена проблема исследования путей повышения точности прогнозов в разрезе построения стратегии управления инвестиционным портфелем с учетом влияния различных факторов. Предложен механизм управления информационными потоками для инвестиционного портфеля, основывается на прогнозах за исполь- зование нейронной сети с решением через матрицу управления. Приведен результат прогнозирования нейронной сетью по информации временных рядов, статистики, динамики уровня дохода различных типов ценных бумаг. Проведен анализ возможностей по улучшению точности прогноза, а также приведены алгоритмы, с помощью которых их можно осуществлять для инвестиционного портфеля. ABSTRACT The article considers the problem of research of ways of increase of accuracy of forecasts in the context of construction of strategy of management of investment portfolio with consideration of influence of various factors. The mechanism of information flow management for the investment portfolio is proposed, based on forecasts for the use of the neural network with the solution through the management matrix. The result of forecasting by neural network on information of time series, statistics, and dynamics of income level of various types of securities is resulted. The analysis of possibilities for improvement of forecasting accuracy is conducted, as well as algorithms with which they can be carried out for the investment portfolio are given. Ключевые слова: управления инвестиционным портфелем, матрица управления, алгоритм, нейронная сеть, эффективность прогнозов. Keywords: investment portfolio management, management matrix, algorithm, neural network, forecasting efficiency. ________________________________________________________________________________________________ Введение. Поиск способов сохранения и при- предприятий, который заключается в создании и умножения капитала через финансовые рыночные применении инвестиционного портфеля за исполь- международные связи приводит к выявлению широ- зование высокодоходных ценных бумаг междуна- ких возможностей одного из таких, что имеет большой родных компаний. В нынешних условиях, укрепление потенциал эффективного вовлечения в деятельность позиций и сохранение капитала во время кризисных __________________________ Библиографическое описание: Есбаганбетов М.Б., Иманбаев К.С. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗА ДИНАМИКИ ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ ЦЕННЫХ БУМАГ ДЛЯ УПРАВЛЕ- НИЯ ИНВЕСТИЦИОННЫМ ПОРТФЕЛЕМ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13476

№ 4 (97) апрель, 2022 г. является основной целью антикризисной деятельно- процесс. Для того, чтобы делать прогноз динамики сти, а применение портфельной теории и практики стохастического процесса, под который попадает через международные связи предоставляет воз- динамика ценообразования доходностей ценных можность уменьшить влияние кризисных явлений. бумаг нужно иметь достаточно информации [2, c. 68]. Однако, значительного количества альтернатив- ных ценных бумаг для создания эффективного ин- На практике основными способами, которые вестиционного портфеля нужна стратегия, а для используются для исследований, анализа, моделирова- осуществления активных операций с ценными бума- ния экономических и финансовых систем для управ- гами необходим постоянный мониторинг и контроль ления, планирования и прогнозирования, имитации над динамическими изменениями в доходностям используются следующие методы: статистические; ценных бумаг, что выбран для портфеля. В общем, одномерные модели; модели условного среднего - при выборе типов ценных бумаг делается оценка ARMA/ARMAX, а также модели условной вола- риска. По результатам создается такой набор типов, тильности -GARCH/EGARCH, GJR и их варианты; должно при значительной доходности меньше риск, многомерные модели. VAR, VEC, тест коинтеграции; а каждый из выбранных типов данных ценных бумаг модель коррекции ошибками (ECM, и векторная не относится к подобной экономической отрасли - VECM); функций импульсного отклика (IRF); стати- целесообразна диверсификация портфеля. стические тесты; вероятностно-статистические и ме- тоды статистики нечисловых данных, в том числе Известно, что эффективность и доходность интервальной статистики и интервальной матема- портфеля растут при активных действиях инвестора - тики, а также методы теории нечеткости; стохасти- это проявляется в постоянном реинвестировании с ческие дифференциальные уравнения; метод Монте- определенным периодом и изменении и приспособле- Карло, методы броуновского движения; теория игр; нии портфеля к постоянно меняющимся условиям в теория искусственного интеллекта (нэйронные сети, каждый из таких периодов. Однако данная стратегия генетические алгоритмы и т. п.); методы экспертных требует значительного контроля над информацией и оценок и экспертный метод прогнозирования [3, c. 63]. выявлением динамики изменений доходностей для всех тех ценных бумаг, которые могут быть включены Благодаря развитию и применению компьютер- в портфель, что формирует проблему планирования, ных технологий широкие возможности для примене- прогнозирования и управления информацией при ния в моделировании и прогнозировании получили управлении инвестиционным портфелем. нейронные сети, методы систем поддержки приня- тия решений, методы экспертного прогнозирования. Обзор литературы. Проблемами анализа вре- Однако, из-за использования теории искусственного менных рядов, моделирования и прогнозирования, интеллекта, стало понятно, что метод прогнозиро- а также применение данной теории в управлении вания и моделирования на основе нейронных сетей инвестиционным портфелем и формализацией необ- достаточно эффективен и прогрессивен. А исключи- ходимой информации занимаются ученые всего мира, тельные преимущества, несмотря на существующие в частности Бокс Дж. Геец. М., Клебанова Т.С., недостатки, нейронных сетей определяют сущность Назаренко А.М. и тому подобное указывают на осо- данного метода. бую сложность разработки прогнозных моделей, механизмов управления потоками данной информа- Основными преимуществами применения ней- ции, а также их анализа. ронных сетей при прогнозировании являются [4]. Формулирование цели статьи. Целью данной 1. Универсальность. На вход в нейронную сеть статьи улучшения точности прогнозов как инфор- может подаваться разнотипная информация с разными мационных каналов в разрезе использования для свойствами, при этом у нее нет никаких требований создания стратегии управления инвестиционным как к определенному типу распределения исходных портфелем с учетом влияния различных факторов, данных, так и к линейности целевой функции (норма- которые также связаны со способами их анализа, лизованные данные). множественностью возможностей инвестора и его ин- формированностью (интуитивный анализ) ситуаций 2. Простота. Результат возможно получить и развития экономической среды (фундаментальный без специальной подготовки, нет необходимости анализ) и подходов и подготовку входных данных глубокого понимания внутреннего механизма сети для анализа - статистические и прогнозные модели в отличие от статистических методов. (технический анализ). 3. Могут включать большое количество началь- Результаты и обсуждение. Тем не менее, для ных параметров. Моделирование возможно при создания такой стратегии необходимо знать пер- огромном количестве переменных. спективы, а также контролировать процесс развития динамики ценообразования. Отталкиваясь от основ- 4. Высокая скорость нахождения зависимости ной стратегии инвесторов необходимым, прежде через одновременную обработку входных данных всего, является выявление ближайшей и самой точной всеми нейронами. информации о динамике доходностей всех выбранных акций - это основная проблема, которая возникает Основными недостатками и проблемами, возни- особенно тогда, когда важно знать не статистические кающими при практическом применении нейронных данные, а прогнозные [1]. Расчет таких прогнозов - сетей являются [4]: сложный как технический, так и теоретический 1. Сложность при построении и определении архитектуры нейронной сети для конкретной задачи. Нет стандартного способа конструирования нейрон- ной сети для конкретно одной задачи. 33

№ 4 (97) апрель, 2022 г. 2. Сложность интерпретации результатов обуче- в задачах прогнозирования временных рядов часто ния сетью. Для большего ряда задач эффективнее предполагает использование «метода окон». Метод использовать другие математические способы модели- окон заключается в определении двух окон W1 и W0 с рования, так как чаще нейронные сети представляют фиксированными размерами n и m соответственно [6]. собой «черный ящик», что трудно использовать для обоснования задач, однако для прогнозирования Эти окна, способны перемещаться с некоторым динамических стохастических рядов они зарекомен- шагом (лагом) по временной последовательности довали себя достаточно хорошо [4]. исторических данных, начиная с первого элемента, причем первое окно W1, получив n данных, передает Итак, помимо формально-экономических методов их на вход нейронной сети, а второе - W0 - подается для моделирования и прогнозирования временных на выход из m данным. Полученная на каждом шаге рядов является целесообразным и использования пара W1>W0 используется как элемент обучающей теории искусственного интеллекта, в частности выборки (распознаваемый образ, или наблюдение, нейронных сетей [5, c 244]. в работе использовано W1=7, W0=1 с лагом в 1). Каждый следующий вектор получается в результате В частности, при решении проблемы точности сдвига окон вправо на один шаг. при принятии решений, модели с использованием нейронных сетей позволяют включать всю динамику Предполагается наличие скрытых зависимостей ценообразования доходности ценных бумаг, с учетом во временной последовательности (как изучение динамики всех доступных факторов влияния на них- множество наблюдений). Нейронная сеть, обучаясь точность повышается за счет использования допол- на этих наблюдениях и соответственно настраивая нительной, даже еле коррелированной информации свои коэффициенты, пытается вычислить законо- с исходным потоком с определенной значимостью мерности и сформировать нужную опцию прогноза. (возможность учета интуитивного анализа и образо- На основе метода окон Возможен одношаговый или вания прогноза). многошаговый прогноз. Для инвестора очень важна информация прог- Следует отметить, что одним из ключевых мо- нозного значения доходностей ценных бумаг, ведь ментов в анализе финансовых временных рядов яв- она предоставляет возможность учесть все риски ляется предварительная обработка данных, которая при инвестировании. Построение портфеля на основе способствует успешному обучению нейронной сети, прогноза - это целесообразный способ приумноже- и может включать целый набор методов. Главная ния и сохранения собственного капитала. Поэтому, задача при предварительной обработке-снижение в дальнейшем будут рассмотрены возможности избыточности, что приведет к повышению информа- управления прогнозной информацией для управления тивности примеров и, тем самым, повысит качество инвестиционным портфелем при наличии прогноз- нейропрогноза. ной модели. Для того, чтобы построить прогнозную модель ценообразования доходностей ценных рас- Эффективным методом отбора наиболее инфор- смотрим применение нейронных сетей на практике. мативных входов является алгоритм box_counting. Для этого необходимо выяснить теоретические ос- Эффективными являются также вейвлет-преобразо- новы прогнозирования с помощью нейронных сетей, вание входных данных, фильтры Кал-мана, спектраль- определить какими должны быть параметры и ха- ная обработка. рактеристики нейронной сети. Общая схема нейро- сетевого предсказания временных рядов включает Архитектура нейронной сети зависит от постав- следующие этапы [5, c. 244]: ленной задачи, в большинстве случаев наиболее оптимальной архитектурой для прогнозирования 1. Определение временного интервала. Форми- финансовых временных рядов является многослой- рование базы данных. ный персептрон с обратным распространением ошибки (что и использованный в работе). 2. Кодирование входов - выходов (нейронные сети могут работать только с числами). Оценка ошибки прогноза не менее важна, чем сам прогноз. Поскольку прогнозирование никогда 3. Нормирование данных (результаты нейро- не сможет полностью уничтожить риск при принятии анализа не должны зависеть от выбора единиц изме- решений, необходимо явно определять неточность рения). прогноза. Как и само прогнозирование, прогнози- рующая система должна обеспечивать определение 4. Предварительная обработка данных (удаление ошибки прогнозирования [4]. очевидных повторений из данных облегчает нейрон- ной сети обнаружить нетривиальные закономерности). Рассмотрим пример применения нейронных сетей при прогнозировании динамического ряда доходно- 5. Обучение нескольких нейронных сетей с раз- стей. Модель прогнозирования построим в MatLab личной архитектурой (результат обучения зависит, по следующему алгоритму. как от размеров сети, так и от ее начальной конфи- гурации). Поскольку, исследовано, что для прогнозирования временных рядов используются модель трехслойного 6. Отбор оптимальных сетей - тех, которые дадут персептрона как нейронной сети, то сперва необхо- наименьшую ошибку предсказания. димо выяснить основные параметры выбранного типа нейронной сети: количество узлов во входном 7. Адаптивное предсказание и принятия решений. слое; количество узлов в скрытом слое; количество Построение прогноза финансовых временных узлов в исходной прослойке; лаг; размерность n и m, рядов имеет свою специфику. На первом этапе размерность окон W1 и W0 соответственно, частично определяются базовые характеристики данных, база данных. Подзадача формирования входных потоков 34

№ 4 (97) апрель, 2022 г. зависят от технологии моделирования. Для этого Nokia Corporation (NOK) - NYSE (Sector: Technology), самым лучшим было бы автоматизировать данный процесс нахождения параметров или использование Apple Inc. (AAPL) -NasdaqGS (Sector: Consumer статистических методов (использование аналитиче- ской информации о статистике), или эксперимент, Goods), International Business Machines Corporation что основывается на сравнении результативности (IBM) - NYSE (Sector: Technology), и General Electric таких нейронных сетей имеют различные пара- метры - выбор сети осуществляется при таких пара- Company (GE) - NYSE (Sector: Industrial Goods). метрах, при которых она, обучаясь n-раз, вывела Статистическая информация взята по скоррек- лучший результат обучения. тированной цене Рт и дивидендам DT за период с То есть, результаты обучения нейронных сетей 1 февраля 2014 года по 26 января 2020 года с месяч- можно сравнить через оценку качества построенной на ным интервалом для образования выборки обучения их основе модели. Для оценки принято использовать нейронной сети. Для проверки прогнозирования за числовую характеристику ошибки, которая появляется пределы данного горы выборку из 168 (N) временных обычно через коэффициент детерминации рху (1) значений продлен на 12 до 26 января 2019 года. Для (для нелинейной регрессии желательно чтобы был анализа и обработки данной информации использо- более 0,75) и среднюю ошибку аппроксимации А (2). ваны Excel и MatLab. Для расчета цен доходностей взята формула из [6]: Перед исследованием выставляется условие валидации по этим двум оценкам (какого значения должны достичь оценки). При этом эти оценки рас- считаны по следующим формулам: где остаточная дисперсия, определяемая исходя из значений модели Ух; - общая дисперсия результатив- ного признака у. допустимый предел А - не более 10% [7, c. 68]. Для Рисунок 1. Блок-схема алгоритма формализации нахождения параметров нейронной сети, при которых нейронной сети для моделирования будет лучше моделироваться и воспроизводиться прогноз, параметры будем последовательно изменять. и прогнозирования динамики доходностей При этом, за одну такую смену параметров выпол- типов ценных бумаг в MatLab няется n-разовое обучение нейронной сети - при одних параметрах создается n количество моделей 2. Построена нейронная сеть, что эксперимен- за счет изменения процесса обучения. Данный про- тально (по алгоритму рис. 1) получила следующие цесс повторяется до тех пор, пока числовая оценка начальные параметры для трехслойного персеп- не удовлетворит условие валидации, а для модели трона при условии, что коэффициент детермина- выясняются ее параметры, при которых выполня- ции рху > 0,7 S (для нелинейной регрессии по ется данное условие. 100% выборки (167 значений)) и среднюю ошибку ап- проксимации А< 10% при обучающей выборке (80% Предложено использовать алгоритм, изобра- женный на рис. 1, - за возможности построения их в MatLab было и получены результаты в табл. 1. Итак, было образовано нейронную сеть с такими парамет- рами, при которых ею моделируется процесс с соот- ветствующими критериями валидации: 0,75 < рху < 1, А - не более 10% по алгоритму рис. 1. Для построения прогноза были использованы следующие входные параметры: 1. Аналитические данные по ценам доходностей за каждый период (167 значений, N = 168), что рас- считано в Excel и перенесено в MatLab (3). Исходные данные взяты по компаниям, выбранные случайным образом с сайта http://finance.yahoo.com: Hewlett- Packard Company (HPQ) - NYSE (Sector: T-echnology), 35

№ 4 (97) апрель, 2022 г. (133 значение)): один входной слой, в котором коли- построена прогнозная модель на основе нейронной чество значений W1- n = 7, один скрытый слой с сети с этими же параметрами. В результате были по- 77 узлов и один выходной, в котором WО - m = 1, лучены модели прогнозирования цен доходностей с лагом в 1-это. по каждым выбранным финансовым активам. Рас- считаны прогнозные значения на 12 месяцев ожида- 3. Для обучения было выбрано 80% выборки, емых доходностей ценных бумаг rpit (или rpj(ri N)t), 10% для валидации и 10% для теста со 167 значений где t = 1,l, l = 12. Результаты записаны в табл. 1. цен доходностей. Для каждой компании отдельно Таблица 1. Прогнозные значения доходности ценных бумаг на начало для каждого прогнозного момента t NOK Компании IBM GE HPQ 0,02749 AAPL 0,01491 0,00601 0,03381 -0,07497 0,05402 0,09194 1 0,04644 0,02075 -0,05559 0,02789 -0,03390 2 0,09011 0,00724 -0,03116 0,01751 -0,02638 3 -0,02583 0,01113 0,23582 0,03171 0,11820 4 0,02431 0,02613 -0,06402 0,01583 -0,05457 5 0,04569 0,02371 0,19163 0,01173 0,10800 6 -0,05653 0,00062 -0,19395 -0,00218 0,23232 7 0,06049 -0,00875 -0,02998 -0,01364 -0,04216 8 0,00180 0,00822 0,07336 -0,00419 0,26817 9 0,01216 -0,00692 0,16978 0,00157 -0,00415 10 -0,08464 0,00549 0,07839 0,01506 0,69294 11 -0,00262 0,05485 12 -0,01008 Итак, были получены прогнозные данные для колебаниями. Такое движение негативным образом значений доходностей ценных бумаг - основные вход- влияет на результаты прогнозных моделей динамики ные данные для стратегического планирования по ценообразования доходностей финансовых активов, управлению инвестиционным портфелем (табл. 1) [6]. которые образованы на основе нейронной сети, ведь она может давать после обучения менее удовлетво- Выявление проблем повышения точности как рительные результаты. Однако исследовав характе- перспектив исследования и предложения их решения. ристику этого белого шума (через исследование Для постоянного контроля и улучшения точности ошибки моделей) и определив возможность его объек- найденных результатов в соответствии с действи- тивного аддитивного отображения в модели, можно тельности, необходимо использование, для модели построить более точную прогнозную модель [7, c. 69]. прогнозирования, кибернетического контура, связи Но даже без очистки от белого шума в исходных (контура с обратной связью) к ошибке прогноза, данных, использованы нейронные сети для прогноза как дополнительное условие - задача управления. отдельно для каждого типа ценных бумаг достаточно До этого, на практике, можно применить, моделиро- хорошо справились с моделированием и прогнози- вание белого шума, что в свою очередь вызвано не рованием и с включенным шумом табл. 2. зависящими от закона движения цены хаотичными Таблица 2. Проверка прогноза ретроспективным способом от реальных данных по (2) по заданной верификации Значения А на начало для каждого прогнозного Фактические значения на конец для каждого прогнозного момента T момента HPQ NOK AAPL IBM GE HPQ NOK AAPL IBM GE 1 0,5539 0,6983 2,2108 0,7414 0,8069 0,0299 0,0911 0,0619 0,0577 0,0311 2 0,0103 2,0296 3,8178 0,3943 4,5597 0,0892 -0,0328 0,0197 0,0387 0,0165 3 2,2204 0,0365 1,3288 0,3628 1,8996 0,0212 0,0215 0,0948 0,0205 0,0377 4 0,8059 0,9100 1,9113 1,3384 5,8360 0,0135 0,0805 0,0810 -0,0518 -0,0039 5 2,0917 0,8020 3,3449 2,8758 51,8844 0,0148 0,0562 0,0273 -0,0169 -0,0023 6 2,0170 0,4531 5,7776 0,7163 0,2415 0,0556 0,0478 0,0283 0,0558 -0,0440 7 0,0693 0,5610 3,4445 0,2149 2,3176 0,0650 0,0540 0,0793 0,0149 0,0326 36

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Значения А на начало для каждого прогнозного Фактические значения на конец для каждого T момента прогнозного момента HPQ NOK AAPL IBM GE HPQ NOK AAPL IBM GE 8 1,0300 0,9424 0,7364 0,8309 72,5577 -0,0599 0,0107 -0,0173 -0,0129 0,0032 9 0,0747 0,6148 0,0557 0,9052 6,6018 0,0113 -0,0227 0,0695 -0,1438 0,0075 10 1,9972 3,2623 0,6220 66,8794 9,4296 0,0849 -0,0036 0,1047 -0,0001 0,0257 11 1,0743 0,8535 2,0516 1,1460 0,8541 0,0353 -0,0472 -0,0745 -0,0107 -0,0285 12 0,6930 0,6891 1,2529 1,5849 26,5493 -0,0328 0,0177 0,0243 -0,0257 -0,0271 A 1,0532 0,9877 2,2129 6,4992 15,2949 - Таким образом, можно сформулировать следую- Поскольку прогнозные модели позволяют с некото- щий алгоритм A по формализации исходных данных рой точностью прогнозировать будущую доходность для управления инвестиционным портфелем, для ценных бумаг, есть возможность осуществлять актив- решения проблемы по нахождению оптимального ные действия, однако пассивная стратегия, а особенно размера портфеля с возможностью создания стратегии из-за того, что она позволяет без особых действий диверсификации инвестиционного капитала и плана получать пассивный доход от выбранных видов цен- инвестирования): ных бумаг, также привлекает внимание. Если для прогноза могут использоваться разномасштабные Алгоритм A: модели, на основе которых можно осуществлять даже 1. Сбор первичной информации - определение ежедневные изменения портфеля, то для инвестора статистической выборки данных, нахождение допол- при принятии решений с поддержкой технического нительной информации и анализ методик ее вклю- анализа проблематичным является определение при- чения в следующих этапах. нятия единой стратегии, которая несмотря на активные 2. Построение модели прогнозирования или или пассивные действия инвестора приносила бы использование имеющейся информации (в работе ис- наибольшую прибыль. За счет всей входящей ин- пользуется модель на основе нейронной сети) с учетом формации и основанного на нем прогноза доходности или без случайной величины в виде белого шума. через технический анализ, обычно, осуществляется 3. Расчет вторичной информации при применении переформирование портфеля с ровным отрезком вре- прогнозной модели. мени, как для пассивной стратегии, или переменным, 4. Контроль прогноза по реальной динамикой как для активной. Отсюда, необходимым является для повышения точности модели, что происходит разработка такого механизма прогнозирования для из-за применения дополнительного контура обратной инвестиционного портфеля, который позволял бы связи на конечный результат (постоянное осуществле- принимать для различных видов ценных бумаг свой- ние пунктов 3-5; модификация доступных моделей ственную к ним стратегию управления (при одновре- прогнозирования (реализация обучения нейронных менном или минимизации риска при определенной сетей)). доходности, или максимизации доходности за прием- 5. Получение результатов и выводов. лемого риска - постановка задачи). Следовательно, 6. Проведение в соответствии с результатами можно поставить еще такую задачу - сформулиро- прогноза принятия решения и планирования. вать отдельно в каждого выбранного вида акции по 7. Проверка и расчет экономического эффекта диверсификации портфеля, как результата техниче- от применения данного метода принятия решений ского анализа, механизм прогнозирования доходно- по коррекции. стей ценных бумаг для построения эффективной Тем не менее, полученные результаты после про- стратегии инвестирования, при этом должна решаться гноза с использованием нейронных сетей доходности проблема постоянно-переменного влияния на резуль- ценных бумаг можно в дальнейшем рассматривать тат новой информации в качестве входных потоков также и в комплексе с другими способами моделиро- каждой использованной инвестором прогнозной вания, имитации процесса динамики доходностей. модели-анализ должен ставить целью использова- В ответ на любую дополнительную информацию в ние широкого спектра информационных потоков, разный прогнозный период £, а также альтернативы входящих в эти модели. моделей прогнозирования и их разная результатив- ность, могут быть привлечены инвестором, необхо- Итак, последним было определено положение о димо разработать стратегию инвестирования и по необходимости создать подход не только по опреде- данным критериям. Поскольку для инвестора очень лению прогноза доходностей ценных бумаг различных важно, как владение рентабельными ценными бума- типов для определения объема инвестиций в соответ- гами (приносят высокие стабильные дивиденды), ствующую акцию, который позволял бы оптимизи- так и принятия решения относительно осуществле- ровать портфель, но и определять какая информация ния активных действий-получение прибыли через по- является важной (какой прогноз является более купку и продажу ценных бумаг, входящих в портфель, точным, в какой периодике и как сильно влияет на воз- на основе определенного риска, необходимо иметь можность принимать решения) - должна предостав- комплексный механизм по обеспечению наилучшей ляться возможность в любой период переформировать стратегии при надлежащей информации по прогнозу. 37

№ 4 (97) апрель, 2022 г. портфель в соответствии со всеми информацион- эффективности принятия решения предлагается ными потоками. Для эффективного управления только ранжировать по времени и эффективностью портфелем может осуществляться переход между имеющиеся прогнозы - ни один вариант моделирова- пассивной и активной стратегиями, что достаточно ния не отклоняется, что дает возможность находить размыт, и для разных видов акций принимать соот- лучшее их использования при различной ситуацион- ветствующую стратегию - это сложный процесс, ности динамики доходностей для различных ценных который определен динамикой доходностей и доступ- бумаг и инвестиционных портфелей. Худшие про- ностью реалистичной по ней информации в разный гнозы за весь период исследуются для модификации период. по улучшению их точности. Были выявлены пробле- матичные, узкие вопросы и возможности выявления Выводы. Исследовано, что кроме выбора моде- их решения: гипотеза 1 и гипотеза 2, решения которых лей, которые используются для прогноза важным предложено найти по формированию и исследованию является и их улучшение относительно их результа- статистики в матрице управления. тивности и оценки погрешности. Для повышения Список литературы: 1. Инструментарий эконометрики. «Моделирование и анализ финансовых и экономических систем статистиче- скими методами», [Электронный ресурс], URL: http://matlab.ru/products/econometrics-toolbox/ (дата обраще- ния: 02 апреля, 2022). 2. Беннинга С. Финансовое моделирование, использование Excel // Кембридж: Massachusetts Institute of Technology Press. - 1997, с. 68. 3. Бокс Г.Э.П., Дженкинс Г.М. Некоторые статистические аспекты адаптивной оптимизации и управления // J. of the Royal Stat. Soc.,, 1962, c. 63. 4. Корнеев Д.С. Использование аппаратных нейронных сетей для создания моделей оценки и управления рисками предприятия [Электронный ресурс], URL: http://cyberleninka.ru/article/n/ispolzovanie-apparata- neyronnyh-setey-dlya-sozdaniya-modeli-otsenki (дата обращения: 21 ноябрь 2021). 5. Малышенко К.А. Использование нейросетей для целей прогнозирования финансового рынка // «Эффективная экономика», - 2012, с. 244. 6. Мицель А.А. Прогнозирование динамики цен на фондовом рынке [Электронный ресурс], URL: http://cyberleninka.ru/article/n/prognozirovanie-dinamiki-tsen-na-fondovom-rynke (дата обращения: 3 марта 2022). 7. Назаренко А.Н. Эконометрическая макромодель развитияэкономической системы (на экспорт стран) // Экономика развития, - 2009. - № 2(50). - С. 67-72. 38

№ 4 (97) апрель, 2022 г. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОЙ СЕПАРАЦИИ Кодиров Дилмурод Тухтасинович PhD, доцент, Наманганский инженерно-технологический институт, Республика Узбекистан, г. Наманган Кодирова Феруза Мухаммаджановна ст. преподаватель, Наманганский инженерно-строительный институт, Республика Узбекистан, г. Наманган Юлдашбаев Абдулхамид Абдураимович магистрант, Наманганский инженерно-технологический институт, Республика Узбекистан, г. Наманган E-mail: [email protected] ANALYSIS OF ALGORITHMS FOR CONTROL OF THE PROCESS OF LOW-TEMPERATURE SEPARATION Dilmurod Kodirov PhD, Assosiate Professor, Namangan Institute of Engineering and Technology, Uzbekistan, Namangan Feruza Kodirova Senior teacher, Namangan Engineering-Construction Institute, Uzbekistan, Namangan Abdulkhamid Yuldashbayev Master’s student, Namangan Institute of Engineering and Technology, Uzbekistan, Namangan АННОТАЦИЯ В работе рассматриваются алгоритмы определения оптимальных значений технологических параметров про- цесса низкотемпературной сепарации газа. ABSTRACT The paper considers algorithms for determining the optimal values of technological parameters of the process of low-temperature gas separation. Ключевые слова: устойчивость, алгоритм, низкотемпературная сепарация, газ, конденсат, ингибитор. Keywords: stability, algorithm, low-temperature separation, gas, condensate, inhibitor _______________________________________________________________________________________ _________ Начальными этапами создания систем управления координаты процесса. Выбор такого показателя пред- технологическими процессами, как известно, явля- ставляет собой сложную задачу и является ответ- ются выбор критерия оптимальности, построение ственным моментом в процессе разработки системы экономико-математической модели процесса и управления технологическими процессами [7-9, 14]. определение алгоритма управления [1-3, 12, 15, 17]. Обычно за критерий оптимальности принимают либо максимум производительности установки, либо Всякая система управления технологическим минимум себестоимости продукции, либо максимум процессом осуществляет оптимизацию выбранного прибыли. технико-экономического показателя в рамках задан- ных ограничений, накладываемых на технологические __________________________ Библиографическое описание: Кодиров Д.Т., Кодирова Ф.М., Юлдашбаев А.А. АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССОМ НИЗКОТЕМПЕРАТУРНОЙ СЕПАРАЦИИ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13349

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Для процесса низкотемпературной сепарации При Д1 = const задача максимизации показателя Д условие максимума производительности нельзя сводится к максимизации технологической состав- принять за критерий оптимальности, так как ляющей дохода Д2. нагрузка каждой установки предопределена величи- ной газопотребления по алгоритму, вытекающему Экономико-математическая модель процесса из условия оптимизации разработки месторождения. низкотемпературной сепарации газа – это совокуп- ность функциональной зависимости технологиче- Продукцией установки являются очищенный газ ской составляющей дохода от технологических коор- и конденсат. Практически невозможно определить от- динат процесса и системы ограничений на них [4-6, дельно затраты на производство газа и конденсата. Поэтому на промыслах определяют себестоимость 13, 19, 20]. товарной продукции (газ + конденсат), объем которой На установках низкотемпературной сепарации характеризуется показателем технологические затраты определяются в основном П = Q10 + kQ20, потерями ингибитора гидратообразования. Если в качестве последнего применяется метанол, то весь где и Q20 – объемы (выпуск) товарного газа и реагент, вводимый в поток газа, теряется. Мини- конденсата за отчетный период; k – коэффициент мально необходимый расход метанола определяется пропорциональности, переводящий количество по уравнению: добытого конденсата в эквивалентное количество газа (по теплоте сгорания) [10, 11, 16, 18]. q = Q 2,4610−2 (a + bp2 −2 )x0 (1− k) + kx1(1, p1) − Для установок газоконденсатного промысла  более определенным является показатель, который  . условно назовем доходом и запишем в виде: − x2 (2 , p2 ) + 1610−4  (2 , p2 )  40,6  1+  a + bp2 −2 Д = Q1Ц1+Q2Ц2-З1-З2 (1) где Q1 и Q2 – дебит скважины и выход конденсата; (3) Ц1, Ц2 – цены газа и конденсата; З1 – условно- постоянные затраты, не зависящие от режима про- Умножив потери метанола q на его цену Ц3, цесса (амортизация оборудования, зарплата, обще- получим технологические затраты промысловые расходы и т.п.); З2 – технологические затраты, зависящие от режима процесса. З2 = qЦ3. (4) Условие максимума показателя Д целесообразно Известно, что удельный расход конденсата на конкретной установке является функцией темпера- принять в качестве критерия оптимальности. туры, давления сепарации и пластового давления [8]. В выражении (1) можно выделить следующие При автоматическом регулировании производитель- ности промысла давление сепарации поддерживается составляющие дохода: постоянным. Пластовое давление в течение смены, а) непосредственно не зависящую от технологи- суток, декады остается практически постоянным. В связи с этим в процессе оперативного управления ческого режима процесса, которую назовем условно- удельный расход конденсата можно рассматривать постоянной составляющей дохода как функцию только температуры сепарации. Д1 = Q1Ц1 – З1; Приведенные алгоритмы определения оптималь- ных значений технологических параметров процесса б) определяемую значениями технологических низкотемпературной сепарации применимы и для параметров процесса низкотемпературной сепарации, других технологических схем. которую назовем технологической составляющей дохода Д2 = Q2Ц2 – З2; (2) Список литературы: 1. Akhmedov I.G’., Muxitdinov M., Umarov I., Ibragimova Z. Assessment of the effect of sedibles from sokhsoy river to kokand hydroelectric power station //InterConf. – 2020. 2. B.Sh.Rizaev, A.T.Mamadaliyev, М.Б.Мухитдинов, А. Одилжанов. Анализ эффективности использования порыстых заполнителей для лёгких бетонов. Экономика и социум 2022 №2(93) С-1-7. 3. B.Sh. Rizaev, A.T. Mamadaliyev, М.Б. Мухитдинов, А. Одилжанов. Влияние агрессивных сред на долговеч- ность легкого бетона. Universum:// Технические науки:электрон научн. журн. 2022. № 2(95). 4. B.Sh.Rizaev, A.T.Mamadaliyev, М.Б.Мухитдинов,М.А. Мухторалиева Прочностные и деформативные свойства внецентренно-сжатых железобетонных колонн в условиях сухого жаркого климата. Матрица научного познания. 2-2/2022 г. 27-40 с. 5. B.Sh.Rizaev, A.T.Mamadaliyev, М.Б.Мухитдинов. Shrinkage deformations of concrete in natural conditions of the republic of Uzbekistan. Universum:// Технические науки:электрон научн. журн. 2022. № 2(95). 40

№ 4 (97) апрель, 2022 г. 6. D.T. Kodirov, F.M. Kodirova, B. Xaydarov. Algorithms For Stable Estimation Of The Extended State Vector Of Controlled Objects. Solid State Technology. 2020. 7. Абдуманнопов Н.А. и др. Модернизация кольцевой печи для обжига строительного кирпича // Научное знание современности. – 2018. – №. 12. – С. 25-29. 8. Акбаров А.Н. и др. Обжиг кирпича твёрдым топливом взамен газа //Научное знание современности. – 2018. – №. 4. – С. 40-43. 9. Алимджанова Д.И., Муйдинова Н.К. Повышение эффективности горения угольного топлива в кольцевой печи для обжига строительного кирпича //Universum: технические науки. – 2020. – №. 4-1 (73). – С. 67-71. 10. Алимджанова Д.И. и др. ВОДОУГОЛЬНОЕ ТОПЛИВО НА ОСНОВЕ БУРОГО УГЛЯ АНГРЕНСКОГО МЕ- СТОРОЖДЕНИЯ //Universum: технические науки. – 2021. – №. 3-2 (84). – С. 68-72. 11. Алимджанова Д., Акбаров А., Муйдинова Н.К. Способ повышения эффективности горения угольного топлива в кольцевой печи. Issues of modern education in the condition of globalization. Collection international scientific conference. – 2017. 12. Беспалов А.В., Харитонов Н.И. Системы управления химико-технологическими процессами. Учебное издание. – М.: Изд. «Академкнига», 2001. – 690 с. 13. Исакович Р.Я., Логинов В.И., Попадько В.Е. Автоматизация производственных процессов нефтяной и газовой промышленности. Учебник для вузов. -М., Недра, 1983. - 424 с. 14. Кодиров Д.Т., Кодирова Ф.М. Алгоритмы совместного оценивания вектора состояния и параметров динами- ческих систем // Universum: технические науки. – 2021. – №. 7-1 (88). – С. 66-68. 15. Кравцов А.В., Ушева Н.В., Мойзес О.Е., Кузьменко Е.А., Ануфриева О.В. Анализ влияния технологических параметров и оптимизация процессов низкотемпературной сепарации // Известия Томского политехнического университета. 2009. Т. 315. №3. – С. 57-60. 16. Ланчаков Г.А., Кульков А.Н., Зиберт Г.К. Технологические процессы подготовки природного газа и методы расчета оборудования. -М.: Недра-Бизнесцентр, 2000. – 279 с. 17. Математическое моделирование химико-технологических процессов: Учебное пособие / Ас.М. Гумеров, Н.Н. Валеев, Аз.М. Гумеров, В.М. Емельянов; Казан. гос. технол. ун-т. – Казань, 2006. – 216 с. 18. Тараненко Б.Ф., Герман В.Т. Автоматическое управление газопромысловыми объектами. – М.: «Недра» 1976. – 213 с. 19. Хамидов А.И., Мухитдинов М.Б., Юсупов Ш.Р. Физико-механические свойства бетона на основе безобжиговых щелочных вяжущих, твердеющих в условиях сухого и жаркого климата. – 2020. 59-67. 20. Юсупбеков Н.Р., Нурмуҳамедов Ҳ.С., Зокиров С.Г. Кимёвий технология асосий жараён ва қурилмалари. – Т.: «Фан ва технология», 2015. – 848 б. 41

№ 4 (97) апрель, 2022 г. ВТОРАЯ КРАЕВАЯ ЗАДАЧА Космакова Минзиля Тимербаевна доктор PhD, доцент, Карагандинский университет им. академика Е.А. Букетова, Республика Казахстан, г. Караганда E-mail: [email protected] Мыңбаева Әйгерім Құрманғалиқызы магистрант, Карагандинский университет имени академика Е.А. Букетова, Республика Казахстан, г. Караганда E-mail: [email protected] THE SECOND-TYPE BOUNDARY CONDITION Minzilya Kosmakova PhD, Associate Professor, Karaganda Buketov University, Kazakhstan, Karaganda Aigerim Mynbayeva Master’s Degree Student, Karaganda Buketov University, Kazakhstan, Karaganda АННОТАЦИЯ В данной работе исследуется краевая задача для дробно-нагруженного уравнения теплопроводности: нагруженное слагаемое уравнения представлено в виде дробной производной Капуто по временной производной, причем порядок дробной производной больше порядка по временной переменной в дифференциальной части уравнения, в отличие от работы. Дается постановка неоднородной краевой задачи к интегральному уравнению Вольтерра второго рода с ядром, содержащим специальную функцию, а именно вырожденную гипергеометрическую функцию Трикоми. ABSTRACT In the article the boundary condition for a fractional-loaded heat equation is investigated: the loaded term of the equation is presented as a fractional Caputo derivative according to the time derivative, and the order of the fractional derivative is greater than the order in time variable in the differential part of the equation, in contrast to the work. The formulation of the inhomogeneous boundary condition to the Volterra integral equation of the second kind with a kernel containing a special function, namely the degenerate hypergeometric Tricomi function, is given. Ключевые слова: краевая задача, интегральное уравнение, производная, функция, формула, ядро, теплопроводность, дифееренциал, эквивалент, ряды. Keywords: boundary condition; integral equation; derivative; function; formula; kernel; thermal conductivity; differential; equivalent; series. ________________________________________________________________________________________________ В первом квадранте Q = ( x,t ) : x  0,t  0 Из [4] решение задачи (1)-(2) можно записать в виде: рассмотрим вторую краевую задачу с нагруженным слагаемым в виде производной Капуто.  U (x,t) =  G(x, ,t) f ( )d − t g( )G(x, 0,t − )d + 00  t  0 0 f ( , )G(x, ,t − )d d −  0      t + 0  Ut −Uxx +  D0, u(x, )  c D0,tu(x,t) = f (x,t) ; 2    3 (1) x= ( ) x = g (t ) G(x, ,t − )d d U = (x); U x x=0 = g(t) (2) где (3) t =0 (4) D0,tu(x, t) 1 t U3 (x, ) d (3 − 0 (t − ) −2 c =  ) __________________________ Библиографическое описание: Космакова М.Т., Мынбаева А.К. ВТОРАЯ КРАЕВАЯ ЗАДАЧА // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13546

№ 4 (97) апрель, 2022 г. • производная Капуто порядка β; 2<β<3 G(x, ,t) = 1 exp − (x −  )2  + exp  (x +  )2  (5) t   4t   4t   2     • функция Грина, примем   G(x, ,t)d = 1  exp − (x −)2  + exp − (x +)2   d = 0   4t   4t   0 2 t    z = − x− ;  = 0 z = − x y = x+ ;  =0 y= x = 2t 2t 2t 2t = d = 2 tdz;  → +  z → + d = 2 tdy;  → +  y → + 1  x −   x  1   x    x   x  =  2 2 erfc  2t  =  2 erf  2t  + 2 erf  2t  = erf  2t  0 2 t e− y2 dy +           Итак, Из (3), с учетом (6) и (7), получим  ( x,,t ) d = erf  x t  (6) U ( x, t ) = − t  ( ) erf  2 x  d + f1 ( x,t ) (8)  2  0  t −  0 G     Обозначим где  (t ) =  c Datu ( x,t ) x=g(t) f1 ( x, t ) =  G ( x, , t ) ( ) d − t g ( ) G ( x, 0, t − ) d + (7) 0 0 t  f ( , )G ( x, ,t − )d d + 0 0 (9) От (8) возьмем производную по формуле (4). Предварительно найдем D  t  x   ( ) d  = 1 ) I1 (t, ) − 32  x5 3 −  ) I 2 (t , x,  ) +   t −   c 0,t  erf 2    (3 − ( 0 5x3 (10) +  (3 −  ) I 3 ( t, x,  ) − 8  15x −  ) I 4 (t , x,  ) , 8 (3 где найдем значения (t,  ) = t ( ) d = ( −1)( − 2) t  ( ) d , t  ()   x2  d 0 (t − )−2 0 (t − ) 0 (t − )−2 0 exp  −  I1 (11)  I2 (t, x,  ) = 4( − ) 11 d ; 2 ( )−  при условии t  ()   x2  d 0 (t − )−2 0 exp  −   (0) = (0) = 0;  I3 (t, x,  ) = 4( − ) ( − )92 d ;  ( ) ( ) t  ()   x2  d 0 (t − )−2 0 exp  −   −1 = 0; lim = 0.  I4 (t, x,  ) = 4( − − )72 d .  →t→0 ( ) ( )lim  −2 ) (  →t→0 t − t − Первый интеграл (11) вычислили интегрирова- нием по частям, во 2-м, 3-м и 4-м меняем порядок интегрирования I1 (t,  ) = u = (t − )2− ; du = −(2 −  )(t − )1− d = u = (t − )1− ; du = −(1−  )(t − )− d = ( ) d ;  = ( ) d = ( ) d ;  =  ( ) 43

№ 4 (97) апрель, 2022 г. По требованию ( ) = 0; (0) =  (0) = 0;  ( )  −1 = 0. ( )lim ( )lim  −2  →t −0  →t −0 t − t − Тогда I1 ( t,  ) = ( 2 −  ) (1 −  ) t  ( ) d = ( − 1) (  − 2) t  ( ) d . (t − ) (t − ) 0 0 Для I4 = ( x,t,  ) имеем: 0          t 0    t 0    t  t 1  x2    exp −  d d t  () ) −2 ( 4( − )  0   I4 ( x,t,  ) = (t − )72 = − (12) = t  ( ) J1 ( x, t , ;  ) d , 0 где t 1  x2  J1 ( x,t,,  ) =  (t − − )7 exp − )  d ) −2 ( 4( − 2 z =  −    =  + zt ; 0  z  +; t − z +1 Замена = t−; z (t − ) t − t −  − = d = dz. z +1 ; ( z +1)2 z +1 Тогда J1 ( x, t, ,  ) = + ( z )+ 1  −2 ( z + 1)7 2 (t − )  x2 ( z + 1)  exp  − )  dz = 0 (t )  −2 z −7 2 (t )7 (z + 1)2 4z (t − − − 2 = 1  − x2  ( )+  −1 −7  x2 1  +1 exp  )  z +1 2 exp  − )  z  dz. 2 (t − z2 4(t − 4 0 (t − ) После замены получим: ( x,t, ,  ) 1  x2   ( )+ 1  −1  2−  x2 )  exp  − 0 2 exp   d 4(t − )  4(t − J1 = − [3] +1 (t )−  2 J1 ( x,t, ,  ) = 1  x2   (3 −  )   3 − ; 7 ; x2  (13) exp  −   2  (t − ) +1 4(t −) 4(t − ) 2 Здесь  (a, c, z) - функция Трикоми. Аналогично получаем J2 , J3 . Ik (t, x,  ) (k = 1, 2,3) можно переписать в виде: I2 (t, x,  ) =  (3 −  ) t  ()  x2   ;11; x2  (14) 0 exp  −    3 − 2 d ; (15) (t )−  +5 4(t − ) 4(t −) (16) 2 I3 (t, x,  ) =  (3 −  ) t  ()  x2   ;11; x2  d ; 0 exp  −    3 − 2 t−  (t )−  +3 4(t −) 4 (  ) 2 I4 (t, x,  ) =  (3 −  ) t  ()  x2  ; 7; x2  0 exp  −    3 − 2  d (t )−  +1 4(t − ) 4(t − ) 2 44

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Подставив (11) и (14) – (16) в выражении  ( ) ( )f2 (10),получим: t = D f1 x,t x= (t) (18) c 0,t D  t  x   ( ) d  = и f1 ( x,t ) определяется формулой (9).   t −   c 0,t  erf  2  Итак, краевая задача сведена к интегральному уравнению: 0 = ( −1)( − 2) t  ( ) d − (17)  ( t ) −  t   (t, )  ( ) d = f2 (t),2    3; (19) (3−  ) (t − ) 0 0 −x t  ( ) A (t , , x,  ) exp  − x2  d , где ядро  (t, ) имеет вид: 32  0  t−  4 (  )  (t, ) =  (t) 1  − 2 (t)    ; 3 ; 2 (t)  − 2 exp  − )  1 − 2 − )  Тогда, от (8) взяв с двух сторон производную  (t )− +1 4(t 4(t 2 Капуто порядка  (2    3) и заменив x на  (t ) , ( −1)( − 2) в обозначении (7), получим − (3−  )(t − ) ,  (t ) = − ( −1)( − 2) t  ( ) d −  (t) t 1  (20)  0 (t − ) 2 0  (3−  )  (t )− +1 f2 (t ) определяется формулой (18) [1] 2 Лемма 1. Краева задача (1) – (2) эквивалентно  2 (t)  ; 3; 2 (t)  ( ) d  + f2 (t) сводится к интегральному уравнению, где правая exp  − − )   1− 2 − )    4(t 4(t  часть f2 (t ) определяется формулой (18), а ядро имеет вид: где K (t, ) = 1 exp  − 2 (t)  D2  −1   (t) )  − ( − 1) (  − 2) [2]  8t    (3 −  )(t − )  ( −1 − ) −  2( t −  2 2t Список литературы: 1. Luke Yudell L. (1969).The special functions and their approximations. / Yudell L. Luke. — London: Academic Press, Inc. —349 с. 2. Градштейн И.С., Рыжик И.М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений / И.С. Градштейн, И.М. Рыжик. — М. : Физматгиз, 1963. — 982 с. 3. Прудников А.П., Брычков Ю.А., Маричев О.И. Интегралы и ряды. Т. 3. Специальные функции. Дополнительные главы / А.П. Прудников, Ю.А. Брычков, О.И. Маричев. — М. : Физматлит, 2003. 2-е изд., испр. —668 с. 4. Polyanin A.D. Handbook of Linear Partial Differential Equations for Engineers and Scientists. / A.D. Polyanin. — New York-London: Chapman and Hall/CRC: New York-London, 2002. — 780 p. 45

№ 4 (97) апрель, 2022 г. DOI - 10.32743/UniTech.2022.97.4.13361 АКТУАЛЬНОСТЬ И ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ СИСТЕМАМИ ОСВЕЩЕНИЯ Муратова Зулфизар Ахматжоновна ассистент, Андижанский машиностроительный институт, Республика Узбекистан, г. Андижан E-mail: [email protected] RELEVANCE AND PROBLEMS OF INFORMATION SYSTEMS IN CONTROL LIGHTING SYSTEMS Zulfizar Murotova Assistant, Andijan machine-building institute, Uzbekistan, Andijan АННОТАЦИЯ В статье анализируются наиболее часто используемые системы управления уличным освещением. На основе изучения методов управления интеллектуальными системами были проанализированы преимущества и недостатки, представлены сравнительные описания требований к результатам управления их различными системами освещения. Для рассмотренных систем управления представлен анализ зарубежных научных работ, выполненных за последние 10 лет. Разработаны рекомендации по разработке и внедрению интеллектуальных систем управления. ABSTRACT The article analyzes the most commonly used control systems for street lighting control systems. Based on the study of management methods of intelligent systems, the advantages and disadvantages were analyzed, a comparative descrip- tion of the requirements for the results of managing their various lighting systems was presented. For the considered control systems, an analysis of foreign scientific works carried out over the past 10 years is presented. Recommendations on the development and implementation of intelligent control systems have been developed. Ключевые слова: система, интеллектуальный, управление, освещение, искусственный интеллект, алгоритм, адаптируемый, технология. Keywords: system, intelligent, control, lighting, artificial intelligence, algorithm, adaptable, technology. ________________________________________________________________________________________________ Введение. Большую часть бюджета энергопо- освещения в условиях постоянно растущих цен требления любой местности составляют затраты на на электричество становится актуальной задачей [2]. уличное освещение, в том числе городское уличное освещение, автостоянки, архитектурное освещение Одним из ключевых факторов повышения городских объектов, световую рекламу, дорожные эффективности использования электроэнергии на сооружения (светофоры, дорожные знаки). Основ- уличное освещение является внедрение современных ными показателями уличного освещения являются: автоматизированных систем диспетчерского и интел- содействие в обеспечении безопасности дорожного лектуального управления с перспективой внедрения движения, удобство для горожан, снижение преступ- новых высокоэффективных диодных светильни- ности. Это требует постоянной эксплуатации систем ков [3]. В соответствии с требованиями нормативных уличного освещения, что приводит к увеличению документов [4] при управлении уличным освещением затрат и усложнению способов ее экономии. По ста- в ночное время допускается снижение интенсивности тистике, в средних городах мира около 35-40% всей уличного освещения путем отключения фонарей до электроэнергии расходуется на функциональное половины или без снижения освещенности менее освещение улиц и других территорий [1]. чем до 50 % от нормативного уровня. Допускается также снижение уровня освещения в вечернее и Следует отметить, что, по разным данным, на утреннее время с целью экономии дополнительной него приходится от 20 до 40% всей электроэнергии, электроэнергии в темное время суток: на 30 % при потребляемой на уличное освещение. снижении интенсивности движения на 1/3 от макси- мального значения; на 50% при уменьшении интен- Соответственно, разработка инновационных сивности до 1/5 от максимального значения [6]. технологий для предотвращения дефицита электро- энергии и повышения энергоэффективности уличного __________________________ Библиографическое описание: Муратова З.А. АКТУАЛЬНОСТЬ И ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ В УПРАВЛЕНИИ СИСТЕМАМИ ОСВЕЩЕНИЯ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 4(97). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/13361

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Выбор модели структуры и граничные условия В данной работе представлен принципиально новый подход к управлению сознанием, т. е. к В предлагаемой системе цвет источника света управлению цветовым спектром каждой лампы для формируется по критерию максимального отражен- обеспечения наилучшей видимости в той или иной ного светового потока. Адаптация источника света области системы, тем самым повышая безопасность системы к этому критерию обеспечивает максималь- на дорогах. С другой стороны, он не описывает, ную видимость объекта, что обеспечивается повы- как реализовать соответствующий подход к энерго- шением уровня безопасности пешеходов, особенно потреблению, что может привести к серьезным на нерегулируемых пешеходных переходах [7]. трудностям для полноценного внедрения этой си- стемы [8]. Рисунок 1. Пример диммирования наружного освещения в ночные часы В предлагаемых авторами системах можно от- Система обеспечивает: метить следующие положительные черты: • Выполнение годового графика поэтапного включения/выключения уличного освещения путем • учитывается интенсивность движения на раз- поэтапного включения с ночным режимом освещения; ных участках дороги в ночное время; • Возможность установки режимов включения/ выключения уличного освещения (автоматический, • регулировка времени включения и выключения ручной - с пульта управления); света в зависимости от погодных условий; • учет потребленной электроэнергии на основа- нии показаний приборов учета; • авторы предлагают совершенно новую систему • функция безопасности оборудования; управления освещением. • защита от короткого замыкания с возмож- ностью изучения минимальных токов и напряжений Однако серьезной проблемой такого подхода яв- для каждого объекта и каждой фазы для срабатывания ляется неточность статистических данных по изуче- защиты; нию интенсивности движения на разных участках • передавать всю информацию о стабильности работы оборудования на центральный пульт управ- [10-17]. ления; Если статистика не используется, предлагается • сохранять полученные данные в архивной базе данных [9]. интеграция с системами видеонаблюдения. Также есть проблемы с видеонаблюдением, т.е. юридические сложности, связанные с интеграцией таких систем, ограничения из-за отсутствия систем видеонаблю- дения со всех сторон дороги. 47

№ 4 (97) апрель, 2022 г. Рисунок 2. Пример системы управления освещением с мониторингом и обратной связью Выводы. По результатам исследований по систем в этой области. Также начали появляться ин- управлению системами уличного освещения можно теллектуальные системы с требованиями к интен- сделать вывод, что к настоящему времени системы сивности освещения, интеллектуальные системы управления уличным освещением сделали большой будут снижать нагрузку на благоприятные условия шаг вперед в своем развитии, но на сегодняшний и интенсивность движения, появятся возможности день принципы управления освещением во многих автоматизированного сбора данных для систем. регионах остаются неизменными к увеличению, а также большие финансовые затраты из-за низкой Из-за больших регионов страны некоторые энергоэффективности управляемых систем. улицы по-разному заинтересованы в модернизации сети освещения, и часто модернизация частично Важным шагом в развитии систем управления связана с финансовыми проблемами, поэтому некото- уличным освещением является понимание появле- рым регионам необходимо создавать и внедрять ния и развития светодиодного оборудования, а интеллектуальные системы управления с привлече- также необходимость создания информационных нием инвестиции. Список литературы: 1. Oкилов Азизбек Козимжонович “УЛУЧШЕНИЕ ИЗМЕРЕНИЯ ВЯЗКОСТИ РАСТВОРИМЫХ И ЖИДКИХ ПРОДУКТОВ” Universum: технические науки Выпуск: 11(92) Ноябрь 2021 URL:http://7universum.com/ru/tech/archive/category/1192 2. Muratova Zulfizar Axmadjanovna “IDENTIFICATION OF MODEL PARAMETERS IN OILSEED DEVELOPING AND STORAGE PROCESSES” SCIENCE AND PRACTICE: IMPLEMENTATION TO MODERN SOCIETY MANCHESTER, GREAT BRITAIN 26-28.12.2020 URL:https://ibn.idsi.md/sites/default/files/imag_file/Scientific%20Collection_InterConf_2020_0.pdf#page=1598 3. Исломбек Марасулов Рустамбек угли, Орипов Шохрухмирзо Музаффарбек угли, Валиев Дурбек Хаётбек угли “ Тупроқ намлиги маълумотларини мс ехcел дастурига юбориш ва маълумотлар базасини яратиш ” УЧЕНЫЙ XXI ВЕКА международный научный журнал. URL:https://www.internauka.org/authors/oripov- shohruhmirzo-muzaffarzhon 4. Холматов О.О, Муталипов Ф.У, “Создание пожарного мини-автомобиля на платформе arduino” Universum:технические науки журнал, февраль, 2021-г. URL:https://7universum.com/pdf/tech/2(83)/2(83_1) 5. Холматов О.О, Дарвишев А.Б, “Автоматизация умного дома на основе различных датчиков и arduino в качестве главного контроллера” Universum: технические науки: научный журнал, – № 12(81). Часть 1, DOI:10.32743/UniTech.2020.81.12-1.25-28 URL:https://7universum.com/pdf/tech/12(81)/12(811) 6. Xoлматов О.О., Бурхонов З.А. “Проекты инновационных парковок для автомобилей” Международный научный журнал «Вестник науки» № 12 (21) Том 4 ДЕКАБРЬ 2019 г. URL:https://www.xn---- 8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai/archiv/journal-12-21-4 7. Kholmatov O.O., Burkhonov Z., Akramova G. “The search for optimal conditions for machining composite materials” science and world International scientific journal, №1(77), 2020, Vol.I URL:http://scienceph.ru/f/sci- ence_and_world_no_177_january_vol_i 48

№ 4 (97) апрель, 2022 г. 8. Холматов О.O, Бурхонов З, Акрамова Г “Автоматизация и управление промышленными роботами на платформе arduino” science and education scientific journal volume #1 ISSUE #2 MAY 2020 URL:https://www.open-science.uz/index.php/sciedu/issue/view/7 9. Кабулов Н.А., Холматов О.O “AUTOMATION PROCESSING OF HYDROTERMIC PROCESSES FOR GRAINS” Universum:технические науки журнал декабрь 2021 Выпуск: 12(93) DOI - 10.32743/UniTech.2021.93.12.12841 URL:https://7universum.com/ru/tech/authors/item/kholmatov-oybek 10. Xoлматов О.О., Негматов Б.Б “Разработка и внедрение интеллектуальной системы управления светофором с беспроводным управлением от arduino” Universum: технические науки: научный журнал, – № 6(87). июнь, 2021 г. DOI-10.32743/UniTech.2021.87.6.11943. URL:https://7universum.com/ru/tech/archive/item/11943 11. Tokhirov A.I. “WRITING CONTROL PROGRAMS FOR COMPUTER NUMERAL CONTROL MACHINES” // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2021. 5(86). URL: https://7universum.com/ru/tech/ar- chive/item/11810 DOI - 10.32743/UniTech.2021.86.5.11810 12. Tokhirov A.I. “APPLICATION PROCEDURE CAD/CAM/CAE - SYSTEMS IN SCIENTIFIC RESEARCH” // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2021. 6(87). URL: https://7universum.com/ru/tech/ar- chive/item/11836 DOI - 10.32743/UniTech.2021.87.6.11836 13. Tokhirov A.I. “USING THE GRAPHICAL EDITOR \"КОМПАС 3D\" in teaching computer engineering graphics” // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2021. 7(88). URL: https://7universum.com/ru/tech/ar- chive/item/12076 DOI: 10.32743/UniTech.2021.78.8-3.12076 14. Tokhirov A.I., Marasulov I.R. “CONTROL MODELS AND INFORMATION SYSTEM OF COTTON STORAGE IN THE CLASTER SYSTEM” // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2021. 11(92). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/12486 15. Azamjon Ibrohim ugli Tokhirov, “TECHNOLOGICAL PROCESS DEVELOPMENT USING CAD-CAM PROGRAMS”, \"Science and Education\" Scientific Journal, June 2021 URL: https://openscience.uz/in- dex.php/sciedu/article/view/1561 16. Islombek Marasulov Ravshanbek Ogli, & Toxirov Azamjon Ibrohim Ogli. (2021). A ROLE OF MECHANICAL ENGINEERING IN MECHATRONICS. JournalNX - A Multidisciplinary Peer Reviewed Journal, 824–828. Retrieved from https://repo.journalnx.com/index.php/nx/article/view/1690 17. Мерганов А.М., Курбанов Ф.М. Математическая модель оценки экономической эффективности солнечных панелей // Экономика и менеджмент инновационных технологий. – 2017. – №. 7. – С. 9-9. 49