tech-2023_01(106)

№ 1 (106) январь, 2023 г. Таким образом, если для практических целей Композитный абсорбент (МДЭА + ДЭА + необходимо повысить селективность МДЭА и ДЭА, если не требуется высокая очистка газов от сероводо- 20% АВРП) рекомендуется использовать в тех рода, то для этих целей рекомендуется использовать случаях, когда необходимо повысить селективность композицию (МДЭА + ДЭА + АВРП). Количество по СО2, высокую очистку газов от сероводорода ДЭА и МДЭА в абсорбенте определяется составом и улучшить коррозионно-регенерационные свойства исходного газа и требованиями к степени очистки абсорбента. газа от сероводорода. Список литературы: 1. Алексеев С.З., Афанасьев А.И., Кисленко Н.Н., Коренев К.Д. / Очистка природного газа алканоламинами и перекисью водорода, углекислым газом и другими веществами // -М.: ООО \"ИРС ГАЗПРОМ\", 1999. -с. 41. Обзор. информации. -сер.: Подготовка и переработка газа и газового конденсата. 2. Прохоров Э.М., Алексеев С.З., Литвинова Г.И., Тараканов Г.В. я доктор / Испытания смешанного абсорбента на установках сероочистки АГПЗ // Газовая промышленность. -1997. № 10. -п. 63-65. 3. Дюпарт М., Бэкон Т., Эдвардс / Исследование межъядерной коррозии на установках очистки газа алканоламинами // Нефть, газ и нефтехимия за рубежом. -2003. № 12. -п. 38-42. 4. Мамадалиева С.В., Сайдалиев Б.Я., Сайдалиев О.Т., & Умарова М. (2022). Значение И Роль Кислотной Ак- тивации Глинистых Адсорбентов Используемых При Очистке Нефтепродуктов. Conference Zone, 82–86. Re- trieved from http://conferencezone.org/index.php/cz/article/view/715 5. Сайдалиев Отабек, Тешаев Муродил, & Хакимов Фаррух. (2022). H2S вa CO2 ни турли азот ва амин сақлаган органик бирикмалар билан ўзаро таъсирланишини тадқиқ қилиш. Conference Zone, 284–296. Retrieved from https://conferencezone.org/index.php/cz/article/view/801 64

№ 1 (106) январь, 2023 г. DOI - 10.32743/UniTech.2023.106.1.14871 ТЕХНОЛОГИЯ ПОЛУЧЕНИЯ АСФАЛЬТОБЕТОННОЙ СМЕСИ ДЛЯ МЕСТНЫХ ДОРОГ Сафаев Убайдулла Абиджанович канд. хим. наук, проф., Ташкентский государственный технический университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: [email protected] Карабаев Абдужаббор Мелиевич канд. техн. наук, проф., Ташкентский государственный университет транспорта, Республика Узбекистан, г. Ташкент Каримбердиев Фаррух Шухратович докторант, Ташкентский государственный технический университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент TECHNOLOGY FOR OBTAINING ASPHALT CONCRETE MIXTURE FOR LOCAL ROADS Ubaidulla Safaev Candidate of Chemical Sciences, Professor, Tashkent State Technical University, Republic of Uzbekistan, Tashkent Abdujabbor Karabaev Candidate of Technical Sciences, Professor, Tashkent State University of Transport, Republic of Uzbekistan, Tashkent Farrukh Karimberdiev Doctoral student, Tashkent State Technical University, Republic of Uzbekistan, Tashkent АННОТАЦИЯ В статье анализируется современное состояние твердых бытовых отходов в металлургической промышлен- ности с точки зрения воздействия этой отрасли на окружающую среду. Представлены источник твердых отходов металлургической промышленности и анализ их хранения и переработки. Изучены основные конструкционные материалы и технологии дорожно-строительной отрасли. ABSTRACT The article analyzes the current state of municipal solid waste in the metallurgical industry from the point of view of the impact of this industry on the environment. The source of solid waste from the metallurgical industry and an analysis of their storage and processing are presented. The main structural materials and technologies of the road-building industry have been studied. Ключевые слова: металлургическая промышленность, твердые отходы, состав отходов, дорожно-строительные материалы, состав материалов, качество материалов, взятые пробы. Keywords: metallurgical industry, solid waste, composition of waste, road construction materials, composition of materials, quality of materials, samples taken. ________________________________________________________________________________________________ В Узбекистане положение с отходами сталепла- металлургических предприятий Акционерным вильного производства выросло в огромную эконо- обществом «Узметкомбинат» накоплено уже более мическую и экологическую проблему. В отвалах 6,5 млн т, и с каждым годом объемы увеличиваются. __________________________ Библиографическое описание: Сафаев У.А., Карабаев А.М., Каримбердиев Ф.Ш. ТЕХНОЛОГИЯ ПОЛУЧЕНИЯ АСФАЛЬТОБЕТОННОЙ СМЕСИ ДЛЯ МЕСТНЫХ ДОРОГ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14871

№ 1 (106) январь, 2023 г. Основными причинами неиспользования стале- Автомобильные дороги имеют важное стратеги- плавильных шлаков с самого возникновения пред- ческое, экономическое и социальное значение для приятий и накопления в отвалах являются: разно- нашей страны. Несоответствие состояния дороги образие химического и минерального составов; зна- условиям движения транспортного потока и требова- чительные включения металлов (от 13 до 18% чи- ниям нормативно-технических документов приводит стого железа и до 22% оксидного); неустойчивая к снижению скорости его движения и росту дорожно- структура (подверженность силикатному и желези- транспортных происшествий из-за дорожных усло- стому распаду). В связи с медленным охлаждением вий [5]. минералы, составляющие сталеплавильный шлак, имеют высокую закристаллизованность и небольшую Испытания шлаковой смеси. Нами исследованы гидравлическую активность из-за пережога извести свойства шлаковой смеси по ГОСТ 3344-83, такие и восстановления известняка (CaCO3). Высокое со- как гранулометрический состав, количество пыли и держание железа в виде оксидов и металлических загрязненных частиц, насыпная плотность и другие. включений – корольков и скрапа затрудняет размол и грануляцию, вызывая определенные сложности в Химический (элементарный) состав сталепла- дополнительной доработке этих продуктов (приме- вильных шлаков приведен в табл. 1 [1; 2]. нении специального оборудования) для дальнейшего использования в виде сырья [4]. Таблица 1. Химический состав шлаков Наименование параметров Значение параметров Фракция пробы, мм конвейер № 11 конвейер № 3 0–5 5–20 Пробы состоят из: 2,4 3,8 – железо металлические, % 97,6 96,2 – шлак с инородными неметаллическими включениями (глина, песок и т.п.), % Химический состав шлака с инородными неметалличе- 36,1 29,8 скими включениями: 29,6 37,7 8,7 13,7 СаО, % 7,9 7,2 13,7 7,2 SiO2, % 4,5 3,5 А1203, % FеО + Fе203, % МgO, % МnО, % В составе смеси были определены модуль Результаты физико-механических свойств шла- крупности песка, количество общего остатка в ковой смеси приведены в таблице 2. размере 0,63 мм и количество мелких частиц в размере 0,16 мм. Физико-механические свойства песка в шлаковой смеси приведены в таблице 3. Физико-механические свойства шлаковой смеси были определены по ГОСТу 8269.0-97, ГОСТу Согласно результатам проведенных испытаний, 23558-94. Физико-механические свойства песка в можно прийти к выводу, что физико-механические составе смеси определены по ГОСТу 8735-88 [3]. свойства шлака, выделяемого при производстве стали Акционерным обществом «Узметкомбинат», соответствуют требованиям стандарта ГОСТ 3344-83. 66

№ 1 (106) январь, 2023 г. Таблица 2. Физико-механические свойства шлаковой смеси Результаты испытаний Ед. Соответствие № Названия показателей изм. требования на прак- результатов НД по НД тике 1,5 D не разрешается 0,0 соответствует 1,25 D 0–10 9,0 соответствует 0–15 14,9 соответствует 1 Гранулометрический состав, мм D % 20–40 31,5 соответствует 45–70 58,5 соответствует 0,5 D % 75–90 89,1 соответствует % до 3,0 2,5 соответствует 5 до 0,25 0,0 соответствует до 15–25 0,16 М 1000 17,5 М 1000 соответствует 2 Количество пыли и загрязненных частиц – 1,97 – 2,42 – 3 Количество затвердевшей глины – 2,30 – 4 Марка по измельчению % – 5 Насыпная плотность г/см³ 6 Максимальная плотность, при влажном состоя- г/см³ нии 7 Максимальная плотность, при сухом состоянии г/см³ 8 Оптимальная влажность % – 5,10 – 9 Коэффициент запаса (плотности) % – 1,17 – Марка измельчения шлака М 1000. Насыпная 2. В подземных и наземных слоях дорожно- плотность ровна 1,97 г/см3. Максимальная плотность строительных работ после снижения количества при оптимальной влажности – 2,42 г/см3 при пыли в составе и получения положительных оптимальной влажности 5,1%. В сухом состоянии заключений по химическому составу шлаков и их составляет 2,30 г/см3. воздействию на человека и природу (требования безопасности). По результатам проведенных научно- исследовательских работ шлак может быть исполь- 3. Рекомендуется использовать в производстве зован в следующих строительно-монтажных работах: асфальтобетонной смеси. 1. При устройстве пешеходного подъемника. Таблица 3. Физико-механические свойства песка в шлаковой смеси № Название показателей Ед. изм. Результаты испытаний Соответствие ука- % % требования на практике зателей по НД Гранулометрический 0,63 выше 45 55,4 соответствует 1 состав < 0,16 до 10 8,9 соответствует 2 Модуль крупности выше 2,5 2,68 соответствует 3 Количество пылевидных и загряз- 5,0 3,5 соответствует ненных частиц, не более На рис. 1 показан гранулометрический состав шлаковой смеси, на рис. 2 – максимальная плотность при оптимальной влажности. 67

№ 1 (106) январь, 2023 г. Рисунок 1. Гранулометрический состав шлаковой смеси Суть исследования заключается в применении Основой данной технологии является эффектив- технологии получения дорожных строительных ное использование отходных шлаков, образующихся материалов с высокими эксплуатационными харак- после выделения содержащихся в них металлов при теристиками с использованием твердых отходов, переработке выделяемых твердых отходов (шлака) образующихся в металлургической промышленности. электросталеплавильного цеха АО «Узметкомбинат». Рисунок 2. Максимальная плотность при оптимальной влажности Технологический процесс приготовления промышленности (шлак). Все остальные процессы асфальтобетонной смеси. При выборе состава организованы в соответствии с требованиями асфальтобетонной смеси допустимо вместо щебня и вышеперечисленных международных стандартов. песка использовать твердые отходы металлургической Состав асфальтобетонной смеси приведен в табл. 3. Состав асфальтобетонной смеси Таблица 3. Состав образцов Песок (шлак) Образцы асфальтобетонной смеси Щебень Песок Битум Щебень (шлак) – По ГОСТ 9128-97, % 34 60 30 Модифицированный асфальтобетон, % – – 6– 6 64 68

№ 1 (106) январь, 2023 г. Технологический процесс по выпуску асфальто- • ширина проезжей части – 3,75 м; бетонной смеси осуществлен следующим образом: твердые отходы, завезенные из АО «Узметкомби- • количество проезжих полос – 2 шт.; нат», помещаются с дробильное устройство, оттуда с помощью специального сита для деления по фрак- • ширина дорожной обочины – 3,75 м; циям дробленые шлаки делятся на такие фракции, как крупный щебень, средний щебень и песок. • дорожное полотно – совершенный тип; Устройство передачи распределенных фракций • тип покрытия – асфальтобетон; в бункер передает выделенные по дозировочной установке фракции щебня и песка на устройство, • ширина территории, отведенной для направляющее к ленте, через которое песок и ще- проектной дороги согласно генеральному плану бень одновременно поступают в ленту. Через ленту города Бекабада, – 25,1 м. щебень и песок направляются на специальный су- шильный барабан. В бункере их нагревают при тем- Таким образом: пературе 200 °С. Нагретая смесь поднимается вверх с помощью специальных подъемных ковшей. В ме- • из твердых отходов (шлаков), образующихся шалке перемешивают щебень, песок и битум с по- в металлургической промышленности, были извле- следующим получением асфальтобетонной смеси. чены такие фракции, как крупный щебень, средний щебень и песок; Строительства экспериментального участка местной автомобильной дороги. Приготовленная • изучены физико-химические и физико-меха- асфальтобетонная смесь уложена в процессе строи- нические свойства полученных фракций; тельства дороги протяженностью 1,2 км от места въезда в город Бекабад Ташкентской области до АО • приготовлена асфальтобетонная смесь на ос- «Узметкомбинат», соединяющей автомобильные нове шлаков разной крупности; дороги 4P-20 «Карасув – Бука – Бекабад» (102 км) и 4К-788 (2 км). • асфальтобетонная смесь уложена на дорогу протяженностью в 1,2 км от места въезда в город Бе- Согласно рабочему проекту данная дорога кабад Ташкентской области до АО «Узметкомби- имеет следующие характеристики: нат», соединяющую автомобильную дорогу 4P-20 «Карасув – Бука – Бекабад» и 4К-788. • техническая категория – II; Асфальтобетонное покрытие из разработанных • расчетная скорость движения – 70 км/ч; составов показало хороший результат на прочность, сцепление и долговечность. На основе этой технологии можно добиться вы- соких экономических результатов с ремонтом ос- новных, дополнительных и внутренних дорог нашей страны. Список литературы: 1. Карабаев А.М. Холодный асфальтобетон на основе улучшенных добавок комплексных органических вяжущих для дорожного строительства : дис. ... канд. техн. наук. – Ташкент : ТашИИТ, 2011. – 162 с. 2. Карабаев А.М., Уроков З.О. Пути использования шлаков сталеплавильного производства в дорожном строительстве // Республиканская научно-техническая конференция «Теория и практика композиционных строительных материалов». – Ташкент : ТАСИ, 2008. – С. 203–206. 3. Каримбердиев Ф.Ш., Сафаев У.А. «Ўзметкомбинат» АЖ нинг қаттиқ чиқиндилари асосида модификацияланган асфальтобетон композициясини олиш ва унинг эксплуатацион хусусиятларини ўрганиш // Республиканской научно-технической конференции «Ресурсо и энергосберегающие, экологически безвредные композиционные и нанокомпозиционные материалы». – Ташкент, 2019. – Б. 366–368. 4. Корнеева Е.В. Исследование шлаков сталеплавильного производства с целью вторичного использования // Строительные материалы. – 2012. – С. 62–63. 5. Пименов А.Т., Прибылов В.С. Применение шлаковых заполнителей в составе асфальтобетона для повышения долговечности дорожных покрытий // Строительство и архитектура. – 2019. – Т. 16, № 6. – С. 766–779. 69

ДЛЯ ЗАМЕТОК

ДЛЯ ЗАМЕТОК

Научный журнал UNIVERSUM: ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ № 1(106) Январь 2023 Часть 3 Свидетельство о регистрации СМИ: ЭЛ № ФС 77 – 54434 от 17.06.2013 Издательство «МЦНО» 123098, г. Москва, улица Маршала Василевского, дом 5, корпус 1, к. 74 E-mail: [email protected] www.7universum.com Отпечатано в полном соответствии с качеством предоставленного оригинал-макета в типографии «Allprint» 630004, г. Новосибирск, Вокзальная магистраль, 3 16+

UNIVERSUM: ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ Научный журнал Издается ежемесячно с декабря 2013 года Является печатной версией сетевого журнала Universum: технические науки Выпуск: 1(106) Январь 2023 Часть 4 Москва 2023

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; 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, д-р 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. – № 1(106). Часть 4., М., Изд. «МЦНО», 2023. – 72 с. – Электрон. версия печ. публ. – http://7universum.com/ru/tech/archive/category/1106 ISSN : 2311-5122 DOI: 10.32743/UniTech.2023.106.1 Учредитель и издатель: ООО «МЦНО» ББК 3 © ООО «МЦНО», 2023 г.

Содержание 5 5 Статьи на русском языке 5 Электроника 12 ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ОСНОВА ЦИФРОВОЙ ТЕРАПИИ ДИАБЕТА Адылова Фотима Туйчиевна 12 Кузиев Ботир Намозович Давронов Рифкат Рахимович 17 Электротехника 17 АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК АВТОМОБИЛЬНОГО ГЕНЕРАТОРА Г-273 В1 23 С ВОЗБУЖДЕНИЕМ ОТ СОЛНЕЧНОЙ ПАНЕЛИ Муминов Махмуджон Умурзакович 23 Ан Артур Дмитриевич Акбердиев Муродали Абдазимович 28 Парпиев Ойбек Бахтиёржон угли 28 Энергетика 28 ПОЛУЧЕНИЕ СТАБИЛИЗИРОВАННОГО ОБЛЕГЧЕННОГО ТАМПОНАЖНОГО РАСТВОРА 31 НА ОСНОВЕ ОТХОДОВ ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ГОРНЫХ ПОРОД Эшпулатов Тура Поёнович 31 Энергетическое, металлургическое и химическое машиностроение 34 РАЗВИТИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ МАЛОЙ 34 МОЩНОСТИ ПРИ СОЗДАНИИ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ В УЗБЕКИСТАНЕ 39 Миркомилов Озодбек Оқйулжонович Ўринов Косимжон Исоқбоевич 43 Гоипов Элмурод Абдурасулович Papers in english Records THE ROLE OF INNOVATIVE EDUCATIONAL TECHNOLOGIES IN IMPROVING EDUCATIONAL EFFICIENCY Zaytzhan Kakharov Irina Purtseladze Computer science, computer engineering and management APPLICATION OF INFORMATION TECHNOLOGIES FOR REMOTE MONITORING OF GREENHOUSE LAND PLOTS Halima Abaskhanova Mechanical engineering and machine science THERMAL AND STRUCTURAL CALCULATION OF AN IMPROVED INFRARED DRYER FOR DRYING MULBERRY FRUITS Abhijit Tarawade Doston Samandarov Jasur Safarov Shakhnoza Sultanova INFLUENCE OF MODES OF PULSED EMW ON THE QUALITY PARAMETERS OF THE SURFACE LAYER Almossho Shohiyon Ziyodullo Obidov RESTORATION OF THE EXTERNAL SURFACES OF MACHINE MECHANISMS BY ELECTROMECHANICAL TREATMENT Almossho Shohiyon Ziyodullo Obidov

Processes and machines of agroengineering systems 47 REQUIREMENTS FOR THE QUALITY OF RAW MATERIALS PROCESSED IN THE INDUSTRY 47 Javsurbek Khazratkulov Abror Jankorazov 50 Akhmad Nurmukhamedov Shakir Issakov 50 Transport, mining and construction engineering 56 OPTIMIZATION BASED CONTROL STRATEGIES OF HYBRID ELECTRIC VEHICLES 56 Umidjon Usmanov Karimov Abdulkhay 65 Technology of materials and products of the textile and light industry 65 SCIENTIFIC AND METHODOLOGICAL BASES FOR DESIGNING SPECIAL SHOE 68 FOR HIGH TEMPERATURES Temur Pulatov Dilnoza Pazilova Nodir Mirzaev Shaxobiddin Kodirov Food technology ANALYSIS OF RESEARCH ON PRODUCTION OF OPTIMAL AND ENRICHED FATTY ACID OILS Khudoyar Aralov Shokir Issakov Azizbek Kilichov VEGETABLE OIL OXIDATION PROCESS AND TECHNOLOGIES FOR ITS PREVENTION Furkat Chimpayizov

№ 1 (106) январь, 2023 г. СТАТЬИ НА РУССКОМ ЯЗЫКЕ ЭЛЕКТРОНИКА ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ОСНОВА ЦИФРОВОЙ ТЕРАПИИ ДИАБЕТА Адылова Фотима Туйчиевна д-р техн. наук, профессор, зав. лаборатории, Институт Математики им В.И. Романовского АН Республики Узбекистан Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: [email protected] Кузиев Ботир Намозович канд. техн. наук, доц. кафедры «Автоматизация и управления производственных процессов», Джизакский политехнический институт, Республика Узбекистан, г. Джизак Давронов Рифкат Рахимович канд. техн. наук, старший научный сотрудник Институт Математики им В.И. Романовского АН Республики Узбекистан, Республика Узбекистан, г. Ташкент ARTIFICIAL INTELLIGENCE AS THE BASIS OF DIGITAL DIABETES THERAPY Fotima Adylova Doctor of Technical Sciences, Professor, Head of the Laboratory V.I. Romanovsky Institute of Mathematics of the Academy of Sciences of the Republic of Uzbekistan Republic of Uzbekistan, Tashkent Botir Kuziev Ph.D., Associate Professor of the Department “Automation and control of production processes” Jizzakh Polytechnic Institute, Republic of Uzbekistan, Jizzakh Rifkat Davronov Ph.D., Senior Researcher V.I. Romanovsky Institute of Mathematics of the Academy of Sciences of the Republic of Uzbekistan Republic of Uzbekistan, Tashkent АННОТАЦИЯ В статье рассматривается применение искусственного интеллекта к лечению диабета. Перечислены клиническое значение и клинические решения искусственного интеллекта. В статье приведены несколько видов алгоритмов классификации для прогнозирования диабета, т.е. алгоритмы отбора информативных признаков и алгоритмы классификации без выбора признаков. Для алгоритмов классификации, в качестве информативных признаков предложены возраст (демографическая категория), этническая принадлежность и семейный анамнез диабета __________________________ Библиографическое описание: Адылова Ф.Т., Кузиев Б.Н., Давронов Р.Р. ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ КАК ОСНОВА ЦИФРОВОЙ ТЕРАПИИ ДИАБЕТА // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14836

№ 1 (106) январь, 2023 г. (наследственная категория), гипертония, ожирение и сердечно-сосудистые заболевания (категория медицинских состояний), и холестерин (категория образа жизни). Предложенные информативные признаки составляют основную новизну работы. ABSTRACT The article discusses the application of artificial intelligence to the treatment of diabetes. The clinical significance and clinical solutions of artificial intelligence are listed. The article presents several types of classification algorithms for predicting diabetes, i.e. algorithms for selecting informative signs and classification algorithms without selecting signs. For classification algorithms, age (demographic category), ethnicity and family history of diabetes (hereditary category), hypertension, obesity and cardiovascular diseases (category of medical conditions), and cholesterol (category of lifestyle) are proposed as informative features. The proposed informative features constitute the main novelty of the work. Ключевые слова: искусственный интеллект, микроаневризм, гестационным диабет, метаэвристика. Keywords: artificial intelligence, microaneurysm, gestational diabetes, metaheuristics. ________________________________________________________________________________________________ Цифровая терапия (digital therapeutics, DTx) • ИИ изменит способы профилактики, выявления обеспечивает медицинское вмешательство для па- и лечения диабета, что поможет снизить его глобаль- циентов с использованием научно обоснованного, ную распространенность; клинически оцененного программного обеспечения для лечения, контроля и профилактики широкого • Логические выводы на основе конкретных спектра заболеваний и расстройств. Особенно важно случаев, машинное и глубокое обучение на нейрон- в этом определении то, что цифровые терапевтиче- ных сетях обеспечат прогнозируемую стратифика- ские средства являются программным обеспече- цию риска для населения, автоматический скрининг нием, основанным на фактических данных и сетчатки, улучшенное принятие решений и самосто- прошедшим клиническую оценку. Основой про- ятельное управление течением заболевания пациентом грамм, применяемых в цифровой терапии, является под контролем врача. искусственный интеллект, включая математическое моделирование и машинное обучение. Оба упомяну- • ИИ положительно влияет и на медицинских тых направления сегодня определяют перспектив- работников, поддерживая принятие клинических ный тренд применения информационных техно- решений и удаленный мониторинг. логий в медицине и здравоохранении. Автоматизированный скрининг сетчатки. Искусственный интеллект (ИИ) — это быстро Алгоритмы глубокого обучения были разработаны для растущая область, и его применение в борьбе с диа- автоматизации диагностики диабетической ретино- бетом может изменить подход к диагностике и лече- патии [5]. Скрининг сетчатки на основе ИИ - это нию этого хронического заболевания. Известно, что осуществимый, точный и общепринятый метод вы- диабет является глобальным бременем для здраво- явления и мониторинга диабетической ретинопатии. охранения. По данным Международной диабетиче- При этом фиксировалась высокая чувствительность ской федерации (IDF), 463 миллиона человек и специфичность метода (92,3% и 93,7% соответ- в возрасте от 20 до 79 лет страдают диабетом, ственно). Удовлетворенность пациентов автомати- а 374 миллиона имеют нарушение толерантности ческим скринингом также высока: 96% пациентов к глюкозе [1]. К 2045 году 693 миллиона человек, сообщили, что они удовлетворены или очень до- вероятно, будут страдать диабетом [2]. Если в вольны этим методом [6]. Сверточные нейронные 2017 году 8,8% населения мира страдало диабетом, сети (CNN) были обучены на ограниченных наборах прогнозируется, что к 2045 году это число вырастет данных для создания карт вероятностей кровоизли- до 10% [3]. Диабет связан с различными осложнениями, яний, микроаневризм, экссудатов для конкретных значительной заболеваемостью и смертностью [4], поражений, неоваскуляризации и нормального вида поэтому важно вмешиваться не только в лечение, сетчатки [7]. но и в профилактику, и своевременное выявления диабета. Лечение диабета является сложной задачей, Клиническая поддержка принятия решений. поскольку у одного из двух взрослых диабет не диа- Инструменты поддержки принятия клинических гностирован, а 10% мировых расходов на здраво- решений на основе контролируемого машинного охранение (760 миллиардов долларов США) обучения были разработаны для прогнозирования тратится на диабет [1]. краткосрочного и долгосрочного ответа HbA1c по- сле начала введения инсулина у пациентов с сахар- Искусственный интеллект (ИИ) находит широ- ным диабетом 2 типа. Эти инструменты также кое применение в четырех ключевых областях лече- помогают определить клинические переменные, ко- ния диабета: автоматизированный скрининг торые могут повлиять на ответ HbA1c пациента. сетчатки, поддержка принятия клинических реше- Обобщенная линейная модель, основанная на регу- ний, прогнозная стратификация популяционного ляризации эластической сетки, основанная на ис- риска и инструменты самоконтроля пациентов. ходном уровне HbA1c и расчетной скорости клубочковой фильтрации, надежно предсказывает Клиническое значение ИИ состоит в следующем: ответ HbA1c после начала введения инсулина. Пло- щади под кривой (AUC) 0,80 (95%), доверительный • Искусственный интеллект (ИИ) вызовет сдвиг интервал (ДИ), 0,78–0,83 для краткого, и 0,81 (95%) (ДИ) 0,79–0,84 и долгосрочного ответа HbA1c [8]. парадигмы в лечении диабета в сторону более точного, индивидуализированного лечения на основе данных; 6

№ 1 (106) январь, 2023 г. Машинное обучение использовалось для разра- Инструменты самоконтроля пациента. Само- ботки подхода к индивидуальной настройке мер по контроль является ключом к лечению диабета. соблюдению режима лечения и прогнозированию С появлением искусственного интеллекта пациенты риска госпитализации при диабете. получили возможность управлять своим диабетом, генерировать данные для своих собственных пара- В ретроспективном когортном исследовании метров и быть экспертами своего здоровья. (n = 33 130) машинное обучение показало пороги комплаентности от 46% до 94%, что является наибо- Из других приложений ИИ широко используется лее дискриминационным показателем риска госпи- телемедицина, которая произвела революцию в ле- тализации по любой причине. Это исследование чении диабета. Удаленный мониторинг сокращает подтвердило вариабельность прогностических поро- время, затрачиваемое на последующие визиты, и гов комплаентности в зависимости от характеристик позволяет более оперативно отслеживать гликеми- пациента и сложности лекарств [9]. ческий статус, а также общее состояние здоровья пациента. ИИ может заменить 50-70% рутинных Прогностическая стратификация риска населе- последующих клинических консультаций виртуаль- ния. Система медицинских рекомендаций (Healthcare ными взаимодействиями и удаленным мониторин- Recommendation System, HRS) с использованием гом. Например, служба коротких сообщений (SMS) машинного обучения помогла прогнозировать риск тестировала текстовые сообщения для улучшения заболевания диабетом путем анализа образа жизни лечения в ходе рандомизированного контрольного пациента, факторов физического и психического исследования более чем 800 пациентов с сахарным здоровья, активности в социальных сетях. Данные диабетом 2 типа в странах Африки к югу от Сахары [5]. 68 994 здоровых людей и пациентов с диабетом ис- пользовались в качестве обучающего набора данных Много методов на основе ИИ использовались и для использования дерева решений, случайного леса применяются в лечении диабета, потому вопрос вы- и нейронных сетей для прогнозирования диабета с бора метода в каждой конкретной задаче остается высокой точностью (точность = 0,8084 со всеми при- актуальным [6]. Целью настоящего обзора является знаками) [10] для построения оценок вероятности описание современных, наиболее используемых ме- развития осложнений у пациентов с диабетом. тодов ИИ и оценка их качеств, важных при ведении больного диабетом на основе ИИ. Многие такие модели были разработаны для прогнозирования развития как долгосрочных В последние несколько лет стали известны алго- (например, сетчатки, сердечно-сосудистых и почеч- ритмы машинного обучения для прогнозирования ных), так и краткосрочных (например, гипогликемии) распространенности диабета 2 типа на основе различ- осложнений диабета [2]. Мобильные приложения, ных факторов риска [1-9]. Эти алгоритмы либо осно- обученные интерпретировать изображения стоп, ваны на дереве классификации с функциями набора были использованы для наблюдения за развитием данных в качестве узлов и метками классов в каче- диабетических язв стопы у пациентов [4]. стве листьев[9], либо основаны на вероятности [10], которые используют функцию распределения веро- Машинное обучение также применили в разра- ятностей по меткам классов для заданного наблюде- ботке моделей дерева решений для прогнозирования ния. Есть подход [8], сохраняющий набор данных в развития сахарного диабета 2 типа у беременных памяти без разработки модели и тогда достаточно женщин с гестационным диабетом. Дискриминаци- подсчитать расстояние для классификации нового онная способность этого метода прогнозирования наблюдения [1]. Некоторые методы используют составила 83,0% в обучающей выборке и 76,9% в не- функцию регуляризации, направленную на миними- зависимой тестовой выборке, что делает его лучше зацию ошибки предсказания модели, основанную на обычного мониторинга уровня глюкозы натощак [1]. правилах IF–THEN [3], извлеченных из деревьев ре- шений, основанных на ансамбле классификаторов [5], Усовершенствованное молекулярное фенотипи- отдельные решения которых объединены с исполь- рование, геномика, эпигенетические изменения и зованием механизма голосования, кластеризации. разработка цифровых биомаркеров являются новым В отличие от этого применяют ансамбль классифи- достижением в диагностике и лечении болезненных каторов [6], которые сначала выполняют кластери- состояний [1]. Они могут быть применены и к диа- зацию набора данных для удаления выбросов, а затем бету, где генерируются огромные массивы данных применяют алгоритм классификации или метаэври- из-за гетерогенной природы и хронического течения стику. В данной работе мы не приводим технические заболевания. Данные микробиома были использованы описания алгоритмов, т.к. они доступны в литературе, для создания репозитория микробных маркерных акцент делаем на клиническую эффективность их генов, которые можно использовать для прогнозирова- применения в области диабета. ния возможности развития диабета и руководства лечением пациентов с подтвержденным диабетом [2]. Итак, в литературе оценивается и сравнивается Полногеномные ассоциативные исследования вы- много различных алгоритмов классификации с ис- явили более 400 сигналов, которые потенциально пользованием разнородных наборов данных и пока- могут установить генетическую предрасположен- зателей оценки. Однако какого-либо объективного ность к диабету [4]. Модели сверточных нейронных сравнении этих алгоритмов с использованием уни- сетей были обучены множеству полногеномных карт фицированных наборов данных и показателей и регуляторных эпигеномных аннотаций, доступных оценки до сих пор не было. В работе этот пробел был для островков поджелудочной железы с тем, чтобы восполнен следующим образом. прогнозировать регуляторные варианты для уточне- ния сигналов, связанных с диабетом [5]. 7

№ 1 (106) январь, 2023 г. 1. Классифицируют факторы риска диабета Разделение факторов риска диабета 2 типа 2 типа на основе их общих характеристик, чтобы проанализировать, какие категории более значимы для В этом разделе представляем разделение факто- прогнозирования распространения диабета 2 типа; ров риска диабета 2 типа, которые классифициру- ются по пяти категориям: (1) образ жизни, (2) 2. Оценивают производительность 35 различных состояние здоровья, (3) наследственность, (4) психо- алгоритмов с точки зрения точности, F-меры и вре- социальные и (5) демографические. Целью такой мени выполнения в унифицированной настройке, классификации является анализ того, какая категория используя 3 разных набора данных о диабете из ре- факторов риска в значительной степени способствует альной жизни с отбором информативных признаков прогнозированию диабета 2 типа (Рис.1). и без него. Продолжительность сна Курение образ жизни Потребление алкоголя Фактор риска Состояние здоровья Дислипидемия Физическое Наследственность бездействие Психосоциальные Мочевая кислота в сыворотке Ожирение Гипертония Сердечно-сосудистые заболевания Семейная история диабета Этническая принадлежность Депрессия Демографические Возраст Пол Рисунок 1. Разделение факторов риска диабета 2 типа Факторы образа жизни относятся к тем, на кото- недостаточность и инсульт [4]. Факторы риска, кото- рые сильно влияют образ жизни и окружающая рые передаются из поколения в поколение, относятся среда человека. Факторы, основанные на медицин- к наследственной категории. Психосоциальные фак- ском состоянии, связаны с наличием у человека торы включают болезни, связанные с психическим определенных заболеваний, таких как мочевая кис- здоровьем человека, а демографический фактор лота в сыворотке, ожирение, гипертония, сердечно- риска относится к характеристикам человека. сосудистые заболевания. Уровень мочевой кислоты в сыворотке более 370 мкмоль/л считается высоким Алгоритмы классификации у человека и связан с распространенностью диабета машинного обучения 2 типа [2]. Ожирение характеризуется индексом массы тела (ИМТ) выше 30 [3]. Высокое артериальное дав- Приведем алгоритмы, которые изучались авто- ление характеризуется систолическим давлением рами [1] в их оригинальном написании: Decision 140–159 мм рт.ст. или диастолическим давлением 90–99 мм.рт.ст.[3]. Сердечно-сосудистые заболева- Tree (DT), Bayesian Network (BN), Naive Bayes (NB), ния относятся к состояниям, таким как нарушения K Nearest Neighbors (K‑NN), K Star, Support Vector сердечного ритма, сердечный приступ, сердечная Machine (SVM), Artificial Neural Networks (ANN), Zero Rule (Zero R), One Rule (One R), J Rip, Decision Table (D Table), Random Tree (RT),Random Forest (RF), 8

№ 1 (106) январь, 2023 г. Reduced Error Pruning Tree (REP Tree), K‑means, Алгоритмы отбора информативных признаков Bagging, Boosting, Stacking. В работе приведены описание этих алгоритмов с комментариями их до- Отбор признаков проводили следующими стоинств и недостатков. программами: на основе корреляции (CFS), (CSE) - отбор подмножеств[9]; оценка атрибутов классифи- Анализ производительности алгоритмов катора (CAE)[8]; оценка атрибутов корреляции (CAE) [5]; оценка атрибутов коэффициента усиле- Анализ и сравнение производительности алго- ния (GRAE) [8]; оценка атрибутов OneR (OAE) [8]; ритмов выполнялось с точки зрения точности, F-меры главные компоненты (PC ) [8]; оценка атрибутов и времени выполнения. Для реализации и оценки рельефа (ReAE); симметричная оценка атрибутов алгоритмов использовался известный пакет про- неопределенности (SUAE) [8]; оценка атрибутов грамм Weka 3.8 [5] Производительность алгоритмов получения информации (IGAE). оценивалась дважды: с выбором информативных признаков и без него, используя три набора данных: Алгоритмы классификации без выбора признаков PIMA Indian [8], UCI [9] и MIMIC III [8]. Точность и F-мера алгоритмов для набора дан- Для выбора признаков использовали алгоритмы ных PIMA без выбора признаков представлена в [7]. для каждого набора данных, рассчитывая частоту Точность алгоритма K-means + Logistic Regression признаков, выбранных каждым алгоритмом, и выби- (LR) самая высокая среди всех исследованных. Это рая те, которые появляются более чем в 50% алго- связано с тем, что алгоритм удаляет неправильно ритмов. Точность и F-мера рассчитываются по сгруппированные наблюдения (выбросы) из набора уравнению(1) и уравнению(2) соответственно. данных, используя кластеризацию K-средних перед Время выполнения рассчитывается путем сложения разработкой модели классификации. времени построения модели и времени проверки. Случайный лес (RF) имеет самую высокую точ- Accuracy = ������������+������������ (1) ность, тогда как большинство исследованных алго- ������������+������������+������������+������������ (2) ритмов не могут обнаружить небольшие классы, поскольку наборы данных не сбалансированы. RF F– measure = 2(������������������������������������∗������������������������������������������������������) работает лучше с несбалансированным набором (������������������������������������+������������������������������������������������������) данных, потому что при построении отдельного де- рева решений алгоритм загружает выборку из класса Recall = ������������(������������) меньшинства и тот же размер выборки с заменой ������������(������������)+������������(������������) из класса большинства. Precision = ������������(������������) Алгоритмы классификации с отбором признаков ������������(������������)+������������(������������) На рис. 2 показаны результаты алгоритмов выбора где TP — истинно положительный, TN — истинно признаков. Они показывают, что следующие факторы отрицательный, FP — ложноположительный, а FN — риска оказывают значительное влияние на прогно- ложноотрицательный. TP (TN) представляет коли- зирование диабета 2 типа: возраст (демографическая чество наблюдений в положительном (отрицательном) категория), этническая принадлежность и семейный классе, которые классифицируются как положи- анамнез диабета (наследственная категория), гипер- тельные (отрицательные), а FP (FN) представляет тония, ожирение и сердечно-сосудистые заболевания количество наблюдений в отрицательном (положи- (категория медицинских состояний), и холестерин тельном) классе, которые классифицируются как (категория образа жизни). Относительная произво- положительные (отрицательные). дительность алгоритмов остается такой же, как и без отбора признаков. Наиболее точным алгоритмом для PIMA Indian является Bagging-LR, а для наборов данных UCI и MIMIC III — RF. Рисунок 2. Отобранные признаки для каждого набора данных с использованием алгоритмов отбора 9

№ 1 (106) январь, 2023 г. Таким образом, алгоритмы с использованием включить цифровые биомаркеры и данные из при- трех наборов данных по диабету в унифицирован- ложений, мониторов и драйверов активности. ной настройке и сравнение их производительности с точки зрения точности, F-меры и времени выполне- Заключение ния показывают, что алгоритм Bagging-LR является наиболее точным для сбалансированного набора Искусственный интеллект привлекает внимание данных с выбором признаков и без него, в то время к лечению диабета, поскольку позволяет переосмыс- как для несбалансированного набора данных RF лить диабет и пересмотреть стратегии профилактики является наиболее точным. и лечения диабета. ИИ поддерживает разработку моделей прогнозирования для оценки риска диабета Однако следует остановиться и на ограничениях и связанных с ним осложнений. Это поможет внести применения ИИ. элемент индивидуального ухода в лечение диабета. Теперь у пациентов есть возможность управлять Человеческие факторы. Факторы, влияющие на своим здоровьем, а врачи могут оказывать своевре- использование ИИ при лечении диабета, оценивались менные и целенаправленные меры с помощью тех- в некоторых исследованиях. В метаанализе 14 ран- нических платформ(цифровая терапия). Эти усовер- домизированных контролируемых исследований шенствования экономят время и деньги, поскольку сообщалось, что более молодые пациенты получают данные могут быть собраны удаленно, а виртуальное больше преимуществ от мобильных приложений управление заменяет рутинные визиты в клинику. для лечения диабета, а величина эффекта увеличи- вается благодаря отзывам медицинских работников По состоянию на 2021 год ИИ чаще всего отно- представлять риск деквалификации врачей, вызывая сится к машинному и глубокому обучению, которые зависимость [6]. добились значительного прогресса благодаря уве- личению вычислительных ресурсов и резкому по- Технические факторы. Барьеры для использова- вышению производительности компьютеров [7]. ния ИИ при диабете включает стоимость, доступ и Медицинские устройства на основе ИИ для диаг- реализацию. В связи с растущим числом устройств ностики и лечения диабета уже одобрены FDA и и приложений функциональная совместимость счи- доступны во многих странах. Однако не стоит игно- тается общим потенциальным препятствием для их рировать и традиционные статистические методы, использования в лечении диабета. которые объединяют факторы риска [5]. Ограничения данных. Недостаток данных для Несомненно, что непрерывные исследования в построения логических и точных алгоритмов явля- области машинного обучения и усилия по его прак- ется распространенной проблемой в лечении диа- тическому применению максимизируют прогности- бета. Наборы данных должны быть более полными ческую эффективность ИИ, используя большие и структурированными, чтобы получить эффектив- объемы данных и мощные вычислительные ресурсы, ные решения. Опасения по поводу безопасности и и значительно улучшат прогностическую точность защиты данных, также ограничивают беспрепятствен- диагностики, профилактики и лечения сахарного ное внедрение ИИ- технологий в лечении диабета. диабетах [11-12]. ИИ внес изменения в лечение диа- бета и будет продолжать развиваться. В дальнейшем Ограничения в разработке моделей. Текущие более широкий опыт, полученный в результате не- модели и приложения ИИ для лечения диабета были прерывного использования ИИ, поможет стандарти- проверены с использованием наборов ретроспектив- зировать функциональность и полезность ИИ в ных данных. Перспективная проверка этих техниче- лечении диабета. ских достижений обещает автоматизировать лечение диабета[2]. Конечные точки в клинических исследо- ваниях необходимо будет переопределить, чтобы Список литературы: 1. International Diabetes Federation (IDF). IDF diabetes atlas. 9th ed Brussels, Belgium: International Diabetes Federation; 2019. Available at: http://www.diabetesatlas.org [Accessed on December 27, 2019. 2. Cho NH, Shaw JE, Karuranga S, et al. IDF diabetes atlas: global estimates of diabetes prevalence for 2017 and projections for 2045. Diabetes Res Clin Pract 2018;138:271–81. https://doi.org/10.1016/j.diabres.2018.02.023. 3. Global Burden of Disease Cancer Collaboration, Fitzmaurice C, Allen C, et al. Global, regional, and national cancer incidence, mortality, years of life lost, years lived with disability, and disability-adjusted life-years for 32 cancer groups, 1990 to 2015: a systematic analysis for the global burden of disease study. JAMA Oncol 2017;3(4):524–48. https://doi.org/10.1001/jamaoncol.2016.5688. 4. Papatheodorou K, Papanas N, Banach M, Papazoglou D, Edmonds M. Complications of diabetes 2016. J Diabetes Res 2016; 2016:6989453. 5. Grzybowski A, Brona P, Lim G, et al. Artificial intelligence for diabetic retinopathy screening: a review. Eye (Lond) 2020;34(3):451–60. https://doi.org/10.1038/s41433-019-0566-0. 6. Keel S, Lee PY, Scheetz J, et al. Feasibility and patient acceptability of a novel artificial intelligence-based screening model for diabetic retinopathy at endocrinology outpatient services: a pilot study. Sci Rep 2018; 8:4330. 7. Lam C, Yu C, Huang L, Rubin D. Retinal lesion detection with deep learning using image patches. Invest Ophthalmol Vis Sci 2018; 59:590–6. 10

№ 1 (106) январь, 2023 г. 8. Nagaraj SB, Sidorenkov G, van Boven JFM, Denig P. Predicting short- and long-term glycated haemoglobin response after insulin initiation in patients with type 2 diabetes mellitus using machine-learning algorithms. Diabetes Obes Metab 2019;21(12):2704–11. https://doi.org/10.1111/dom.13860 9. Lo-Ciganic WH, Donohue JM, Thorpe JM, et al. Using machine learning to examine medication adherence thresholds and risk of hospitalization. Med Care 2015;53:720–8. 10. Zou Q, Qu K, Luo Y, Yin D, Ju Y, Tang H. Predicting diabetes mellitus with machine learning techniques. Front Genet 2018;9:515. https://doi.org/10.3389/fgene.2018.00515 11. Кузиев Б.Н., Холмуминова Д.А., & Муртазин Э.Р. Электронное обучение как часть образовательного процесса. Ученый XXI века, 1, 43. 12. Kuziev B.N., Murtazin E.R., & Kholmuminova D.A. (2016). Introduction information technologies to educational process. Учёный XXI века, (3-1 (16)), 26-28. 11

№ 1 (106) январь, 2023 г. ЭЛЕКТРОТЕХНИКА DOI - 10.32743/UniTech.2023.106.1.14924 АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК АВТОМОБИЛЬНОГО ГЕНЕРАТОРА Г-273 В1 С ВОЗБУЖДЕНИЕМ ОТ СОЛНЕЧНОЙ ПАНЕЛИ Муминов Махмуджон Умурзакович ст. преподаватель, Алмалыкский филиал Ташкентского государственного технического университета имени Ислама Каримова, Республика Узбекистан, г. Алмалык E-mail: [email protected] Ан Артур Дмитриевич ассистент, Алмалыкский филиал Ташкентского государственного технического университета имени Ислама Каримова, Республика Узбекистан, г. Алмалык E-mail: [email protected] Акбердиев Муродали Абдазимович ассистент, Алмалыкский филиал Ташкентского государственного технического университета имени Ислама Каримова, Республика Узбекистан, г. Алмалык E-mail: [email protected] Парпиев Ойбек Бахтиёржон угли докторант, Ташкентский государственный технический университет имени Ислама Каримова Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: [email protected] ANALYSIS OF THE CHARACTERISTICS OF THE G-273 V1 CAR GENERATOR WITH EXCITATION FROM A SOLAR PANEL Mahmudjon Muminov Senior lecturer, Almalyk branch of Tashkent State Technical University named after Islam Karimov, Republic of Uzbekistan, Almalyk Arthur An Assistant, Almalyk branch of Tashkent State Technical University named after Islam Karimov, Republic of Uzbekistan, Almalyk Murodali Akberdiyev Assistant, Almalyk branch of Tashkent State Technical University named after Islam Karimov, Republic of Uzbekistan, Almalyk __________________________ Библиографическое описание: АНАЛИЗ ХАРАКТЕРИСТИК АВТОМОБИЛЬНОГО ГЕНЕРАТОРА Г-273 В1 С ВОЗБУЖДЕНИЕМ ОТ СОЛНЕЧНОЙ ПАНЕЛИ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. Муминов М.У. [и др.]. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14924

№ 1 (106) январь, 2023 г. Oybek Parpiev Doctoral student, Tashkent State Technical University named after Islam Karimov Republic of Uzbekistan, Tashkent АННОТАЦИЯ Данная статья посвящена анализу эксплуатационных характеристик автомобильного синхронного генера- тора Г-273 В1 с возбуждением от солнечной панели. Известно, что по теории электрических машин основные характеристики определяют свойства машины. Токоскоростная характеристика автомобильного генератора определяет все режимы работ. U-образная кривая определяет эксплуатационную характеристику синхронных ге- нераторов. ABSTRACT This article is devoted to the analysis of the operational characteristics of the automobile synchronous generator G-273 V1 with excitation from a solar panel. It is known that according to the theory of electrical machines, the main characteristics determine the properties of the machine. The current-speed characteristic of the automobile generator de- termines all modes of operation. The U-curve defines the operating characteristic of synchronous generators. Ключевые слова: генератор, характеристика, возбуждение, ток, напряжение, частота вращения, мощность, солнечная панель. Keywords: generator, characteristic, excitation, current, voltage, speed, power, solar panel. ________________________________________________________________________________________________ Для исследования динамических режимов ра- ком такой системы является отсутствие регулирова- боты автомобильного синхронного генератора ния тока возбуждения. Синхронные машины с по- Г-273В1 с возбуждением от солнечной панели в Ал- стоянными магнитами широко используются в малыкском филиале Ташкентского государствен- качестве генераторов небольшой мощности и микро- ного технического университета был разработан двигателей [4]. Основным способом синхронных ма- экспериментальный лабораторный стенд. шин является электромагнитное возбуждения, сущность которого состоит в том, что на полюсах Возбуждение – это термин, употребляемый ин- ротора располагают обмотку возбуждения [3]. Элек- женерами-электриками, означающий создание маг- тромагнитная система возбуждения в автомобильных нитного поля. Простой магнит, используемый для генераторах осуществляется от диодного моста или иллюстрации работы генератора, конечно, способен от аккумуляторной батареи. В электромагнитных си- создать ток в обмотках генератора, но постоянный стемах возбуждения можно регулировать ток воз- магнит перестает быть постоянным под действием буждения, который даёт возможность регулировать вибраций и нагрева. Обычно ротор выполняется в выходное напряжение генератора [2]. В современных виде электромагнита, изготовленного из мягкой автомобильных генераторах используются транзи- стали или железа, на который намотана катушка. Че- сторные регуляторы напряжения ТРН [1]. рез катушку пропускается постоянный ток, индуци- рующий в роторе магнитное поле [1]. Регулятор напряжения поддерживает напряжение бортовой сети в заданных пределах во всех режимах У автомобильных генераторов существует следу- работы при изменении частоты вращения ротора ге- ющие способы возбуждения: постоянным магни- нератора, электрической нагрузки, температуры том, самовозбуждением, диодным мостом и от окружающей среды. Кроме того, он может выполнять аккумуляторной батареи. Особенностью синхронных дополнительные функции защищать элементы генера- машин с возбуждением от постоянных магнитов яв- торной установки от аварийных режимов и пере- ляется то, что для создания магнитного поля возбуж- грузки, автоматически включать в бортовую сеть цепь дения у них используются постоянные магниты, обмотки возбуждения или систему сигнализации которые размещаются на роторе. Постоянные маг- аварийной работы генераторной установки [1]. ниты чаще всего размещаются на роторе, благодаря чему машина становится бесконтактной. Недостат- В таблице 1 приведены паспортные данные автомобильного генератора Г-273 В1. 13

№ 1 (106) январь, 2023 г. Параметры синхронного генератора Г-273 В1 [1] Таблица 1. № Параметры Обозначения Величина Единица измерения 1 Частота вращения n 1500 1500 об/мин 2 Мощность P 1260 Вт 3 Напряжение статора генератора Uг 28 В 4 Сила тока Iс 10 А 5 Максимальный ток отдачи Iм.с 45 А 6 Ток возбуждения Iв 1.7-3.4 А 7 Напряжение возбуждения Uв 6 - 12 В 8 Диаметр провода Dс 1.7 мм 9 Число витков статора Wс 8 - 10 Диаметр провода Dр 0.93 мм 11 Число витков Wр 550 - 12 Сопротивление обмотки z 3.7 Ом 13 Число полюсов р 6 - Для определения основных свойств генератора В таблице 2 приведены параметры эксперимен- Г-273В1 был проведен эксперимент на разработанной тальных замеров генератора Г-273 В1 с возбужде- лабораторной установке с возбуждением генератора нием от солнечной панели. от солнечной панели. Параметры экспериментальных данных приведены в таблице 2. Таблица 2. Параметры экспериментальных замеров № Ток возбуждения ЭДС статора генератора Сила тока статора Напряжение возбуждения Iв(А) Ег (В) Iг (А) Uв (В) 1 1.7 28 10 12 2 1.6 26 9.5 11.5 3 1.5 24 8 11 4 1.4 22 7.5 10.7 5 1.3 20 7 10 6 1.2 18 6 9.5 71 16 5.5 9.1 8 0.8 14 5 8.7 9 0.6 12 6 8 10 0.4 10 7 7 11 0.2 8 7.5 6.8 На рис.1(а) приведены принципиальные обмотка возбуждения генератора получает питание электрические схемы автомобильного генератора, постоянным током от предварительно заряженного с самовозбуждением рис.1(а), и с возбуждением от аккумулятора от солнечной панели СП, микро- аккумуляторной батареи, заряженной от солнечной контроллер МК контролирует заряженность и разре- панели. жённость аккумулятора. При включении ключа зажигания постоянный ток через регулировочный На рис.1(а) обмотка возбуждения получает пи- реостат поступает к обмотке возбуждения ротор тание от диодов и ротор вращается с определённой вращается магнитное поле, созданное постоянным скоростью созданное магнитное поле постоянным током аккумуляторной батареи, срезая обмотки ста- током диодного моста срезая обмотки статора наво- тора, наводит в них ЭДС, при подключении обмотки дит в них ЭДС при подключении обмотки статора к статора к нагрузке по обмотке статора будет проте- нагрузке по обмотке статора будет протекать ток [2]. кать ток. На рис.1 (б) приведена принципиальная электрическая схема, разработанной экспериментальной лаборатор- ной установки. Схема работает следующим образом, 14

№ 1 (106) январь, 2023 г. Рисунок 1. Принципиальная электрическая схема генератора с самовозбуждением (а) [1] и схема с возбуждением от солнечной панели (б) Экспериментальный лабораторный стенд состоит характеристика определяется при работе генератор- из следующих элементов: синхронного генератора ной установки в комплекте с полностью заряженной Г-273 В1, приводного двигателя постоянного тока аккумуляторной батареи с номинальной емкостью, на 1.5 кВт, солнечной батареи Perlight Solar 50 Вт 12 В выраженной в А∙ч, составляющей не менее 50 % от (монокристаллическая Grade A PLM-050M-36), номинальной силы тока генератора. Характеристика аккумуляторной батареи 30 Ач (30Ah 12v), реостата может определяться в холодном и нагретом состоянии ТЕТРОН РСК-4-14 (30 Ом 4 А), транзисторного регу- генератора. Токоскоростная характеристика опреде- лятора напряжения ТРН (Ud = 27 ± 0.2 В), измери- лена при номинальном напряжении для исследуемого тельных приборов и коммутационных аппаратов. генератора Г-273 В1 28 В. Использован регулятор напряжения специально перестроенный на высокий Для изучения свойств автомобильного генератора уровень поддержания напряжения (Ud =27±0,2 В и с возбуждением от солнечной панели на основании с минимальной скоростью n=1000 об/мин) [1]. экспериментальных параметров была построена кри- вая токоскоростной характеристики. Токоскоростная Таблица 3. Параметры эксперимента для тока скоростной характеристики генератора Г-273 В1 Iст (А) 0 14 24 31 36 40 42 44 45 n (об/мин) 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 15

№ 1 (106) январь, 2023 г. Iст50(А) 44 45 42 45 40 40 36 35 31 30 24 25 20 14 15 10 0 5 1000 2000 3000 4000 5000 6000 0 n (об/мин) 0 Рисунок 2. Токоскоростная характеристика генератора Г-273 В1 при минимальной скорости n = 1000 об/мин Выводы Авторы рекомендуют использовать такие гене- раторы в гибридной системе малой ветроэнергетики По анализу характеристик автомобильного гене- в местах с малым диапазоном изменения скорости ратора можно сделать выводы, что при возбуждении ветра, так как транзисторный регулятор напряжения генератора от аккумуляторной батареи или солнечной ТРН дает возможность регулировать напряжения в панели характеристики, определяющие основные различных значениях частоты вращения генератора. свойства генератора не отличаются от характеристик генератора при самовозбуждении от полупроводни- кового диодного моста. Список литературы: 1. Акимов С.В., Чижиков Ю.П. Электрооборудование автомобилей. - Москва: ЗАО КЖИ \"За рулем\", 2004. - 384 с. 2. Вольдек А. Электрические машины, машины переменного тока / А. - СПб.: Питер, 2009. - 320 c. 3. Кацман М.М. Электрические машины: Учебник /.М.: издатель-ство Высшая школа, 1990. - 461 c. 4. Муминов М.У., СотиболдиевА.Ю. РАЗРАБОТКА БЕСЩЁТОЧНОГО МИНИ ГИДРО-СОЛНЕЧНОГО СИНХРОННОГО ГЕНЕРАТОРА // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2022.1 (94). 16

№ 1 (106) январь, 2023 г. ЭНЕРГЕТИКА ПОЛУЧЕНИЕ СТАБИЛИЗИРОВАННОГО ОБЛЕГЧЕННОГО ТАМПОНАЖНОГО РАСТВОРА НА ОСНОВЕ ОТХОДОВ ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ГОРНЫХ ПОРОД Эшпулатов Тура Поёнович канд. техн. наук, ст. аналитик Департамента строительства и проектирования АО «Узбекнефтегаз», Республика Узбекистан, г. Ташкент E-mail: [email protected] OBTAINING A STABILIZED LIGHTWEIGHT CEMENT SLURRY BASED ON INDUSTRIAL WASTE AND ROCKS Tura Eshpulatov Candidate of technical sciences, Senior Analyst of the Department construction and design JSC \"Uzbekneftegaz\" Republic of Uzbekistan, Tashkent АННОТАЦИЯ В статье рассмотрены проблемы получения стабилизированного облегченного тампонажного раствора на основе отходов промышленности и горных пород. Результаты проведенных лабораторных исследований показали, что применение полимерных реагентов, таких как КМЦ-700 и ПАА, способствует получению стабильных тиксотропных тампонажных растворов с минимальными значениями показателя фильтрации. Однако перед приготовлением тампонажных растворов с пониженной плотностью следует приготовить водные растворы вышеуказанных полимерных реагентов на глиномешалке или гидромешалке буровой установки. ABSTRACT The article deals with the problems of obtaining a stabilized lightweight grouting slurry based on industrial waste and rocks. The results of laboratory studies have shown that the use of polymeric reagents such as CMC-700 and PAA contribute to the production of stable thixotropic cement slurries with minimal values of the filtration index. However, before preparing cement slurries with a reduced density, aqueous solutions of the above polymeric reagents should be prepared on a clay mixer or hydraulic mixer of a drilling rig. Ключевые слова: скважина, бурение, вскрытие, давление, раствор, вода, цемент, глина, отложение, цемен- тирование, испытание, вязкость, напряжение. Keywords: well, drilling, opening, pressure, solution, water, cement, clay, deposits, cementing, testing, viscosity, stress. ________________________________________________________________________________________________ Одним из важнейших факторов повышения Следствием этого могут быть гидроразрывы качества разобщения пластов в различных геолого- проницаемых пород и недохождение тампонажного технических условиях является обязательное при- раствора до проектной отметки. менение стабилизированных седиментационно устойчивых, обладающих пониженной водоотдачей Кроме того, высокая водоотдача тампонажного тампонажных растворов. раствора приводит к нарушению эксплуатационных характеристик пород коллекторов вследствие про- Обычные необработанные химическими реа- никновения фильтрата различной степени минера- гентами тампонажные растворы имеют высокий лизации и высокой щелочности (рН=11,0–13,5). показатель фильтрации, что приводит к потере зна- Если коллектор содержит глинистый материал, то чительного количества жидкости затворения вслед- гидроксильный ион может вызывать расслоение с ствие отфильтровывания в проницаемые пласты и образованием мелких закупоривающих частиц [3]. в результате уменьшения общего объема раствора. Если же глинистый материал отсутствует, то и в По мере потери водной фазы тампонажная смесь этом случае проникшая щелочная водяная фаза вы- становится более вязкой, для перемещения ее в затруб- зывает растворение силикатной матрицы песчаника, ном прокачивание требуется более высокое давление. __________________________ Библиографическое описание: Эшпулатов Т.П. ПОЛУЧЕНИЕ СТАБИЛИЗИРОВАННОГО ОБЛЕГЧЕННОГО ТАМПОНАЖНОГО РАСТВОРА НА ОСНОВЕ ОТХОДОВ ПРОМЫШЛЕННОСТИ И ГОРНЫХ ПОРОД // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14841

№ 1 (106) январь, 2023 г. из которого сложен продуктивный горизонт. В ре- растворов при моделируемых забойных условиях зультате этого в продуктивном пласте образуются должна быть не более 100 см3 за 30 мин. мелкие подвижные частицы. Смешение в зоне про- никновения фильтрата тампонажного раствора с вод- Следует иметь в виду, что при наличии в интерва- ной фазой бурового раствора и пластовыми флюидами лах песчаников низкопроницаемого гидроизоляци- также приводит к осаждению высокодисперсных онного экрана в виде зоны кольматации и наличии частиц и снижению проницаемости при скважинной тонкой прочной фильтрационной корки рекомен- части продуктивного пласта. дуется предъявлять менее жесткие требования к показателю фильтрации тампонажного раствора. Для положительного решения вышеперечислен- Специальными исследованиями установлено, что в ных проблем, а также сохранения коллекторских этом случае ограничение водоотдачи суспензий свойств пласта от загрязнения фильтратами тампонаж- портландцемента до 120–150 см3 за 30 мин добав- ного раствора следует уменьшить объем фильтрата, ками солестойких полимерных реагентов исключает проникающего в породу, а это тоже, в свою очередь, коагуляцию и увеличение проницаемости системы зависит от фильтрационных свойств тампонажного «зона кольматации – корка», а скорость фильтрации раствора. Снизить фильтрацию тампонажных раство- сохраняется невысокой [2]. ров можно путем добавления в них тонкодисперсных гидрофильных материалов либо путем связывания Кроме вышеперечисленного, применение по- дисперсной фазы добавками химических реагентов. лимерных реагентов для снижения водоотдачи Второе направление получило развитие в последние тампонажных растворов способствует получению годы. Для этих целей было разработано множество цементного камня с низкой газопроницаемостью. полимерных реагентов различного функционального Добавки с большой удельной поверхностью, которые назначения [5]. применяются при приготовлении облегченных там- понажных растворов, обладают способностью обез- Использование полимерных реагентов в опре- воживания во время твердения цементного камня [1]. деленных условиях предпочтительнее, поскольку наряду с повышением стабильности, седиментаци- Учитывая эти обстоятельства, нами при прове- онной устойчивости, снижением водоотдачи прояв- дении экспериментальных исследований по разра- ляются такие факторы, как лучшее заполнение ботке составов облегченных тампонажных затрубного пространства за счет возможности осу- растворов с удельным весом 1400–1600 кг/м3 особое ществления более легкого пробкового режима про- внимание уделялось получению тампонажных рас- давливания и повышения устойчивости цементного творов с минимальным значением показателя водо- камня к ударным нагрузкам, а также значительное отдачи с целью обеспечения низкой газопрони- снижение газопроницаемости цементного камня. цаемости, высокой прочности и расширяющим эффек- том образуемого цементного камня. В частности, Проблема выбора и оптимизации составов там- при проведении лабораторных исследований ис- понажных растворов для разобщения продуктивных пользовались негидролизованный полиакриламид пластов обусловливается отсутствием достаточно (ПАА) и КМЦ-700, а также облегчающие добавки – обоснованных рекомендаций относительно допусти- ракушечный известняк, зола уноса ТЭЦ «Нуробод», мых значений показателя фильтрации, позволяющих, вспученный вермикулит, дозировки их были подо- с одной стороны, предотвратить глубокое проникно- браны на основании лабораторных работ. вение жидкости затворения в коллекторы, а с другой – формировать камень в заданные сроки с требуемыми Для исследования влияния КМЦ-700 и ПАА прочностными характеристиками. Как известно, тип на свойства облегченных тампонажных растворов и количество реагентов выбираются исходя из необ- использовались водные растворы полимерных реаген- ходимости получения наименьших значений показа- тов в количестве от 0,1 до 2,0% объема сухой смеси. теля фильтрации за 30 минут допустимой степени Результаты проведенных лабораторных исследо- изменения остальных параметров. ваний приводятся в табл. 1–3. Требования к показателю фильтрации определя- Как видно из данных табл. 1–3, увеличение ются в основном при цементировании пластов с про- содержания полимерных реагентов способствует ницаемостью Кпр >5мД (не более 150 см3 за 30 минут уменьшению показателя фильтрации облегченных при ΔР=0,7 МПа), а также в процессе цементирования тампонажных растворов. Однако вместе с этим для колонн с расхаживанием, оснащенных скребками, сохранения прокачиваемости тампонажных раство- и для производства изоляционных работ под давле- ров увеличивалось содержание жидкости затворения, нием (не более 50 см3 за 30 мин). Другие условия креп- которое в значительной мере снижало величину ления скважин водоотдача тампонажных растворов удельного веса исследуемых растворов. не регламентируются. Согласно рекомендациям зару- бежных исследователей 3, водоотдача тампонажных 18

№ 1 (106) январь, 2023 г. Таблица 1. Свойства облегченного тампонажного раствора на основе золы уноса ТЭЦ «Нуробод» с полимерными реагентами Показатели Т, °С 0 КМЦ-700, % 2,0 0 0,1 ПАА, % 1,0 2,0 20 22 0,1 0,25 0,5 1,0 22 22 21 0,25 0,5 22 22 Растекаемость, см 21 20 21 22 1400 1560 1550 21 21 1420 1350 20 1560 1560 1560 1210 1450 10 40 40 1500 1470 14 8,0 Удельный вес, кг/м3 20 40 40 40 25 18 5-00 1-10 2-30 35 20 4-30 6-00 Водоотдача, 75 1-10 2-20 3-00 3-30 4-00 3-20 3-50 см3/30 мин Время загустевания, ч-мин Таблица 2. Свойства облегченного тампонажного раствора на основе ракушечного известняка с полимерными реагентами Показатели Т, °С КМЦ – 700, % 2,0 0 0,1 ПАА, % 1,0 2,0 0 0,1 0,25 0,5 1,0 21 22 21 0,25 0,5 22 22 21 20 21 21 1450 1600 1590 21 21 1470 1450 Растекаемость, см 20 22 1600 1600 1550 1490 8,0 40 40 1570 1510 12 7,0 Удельный вес, 20 1600 40 35 20 15 4-40 1-00 2-20 32 18 4-50 6-10 кг/м3 2-00 2-40 3-10 4-50 3-00 4-50 Водоотдача, 20 40 см3/30 мин Время 75 1-00 загустевания, ч-мин Таблица 3. Свойства облегченного тампонажного раствора на основе вспученного вермикулита с полимерными реагентами Показатели Т, 0С 0 КМЦ – 700, % 2,0 0 0,1 ПАА, % 1,0 2,0 20 22 0,1 0,25 0,5 1,0 22 22 22 0,25 0,5 22 22 Растекаемость, см 22 21 21 22 1250 1400 1400 21 22 1280 1230 20 1400 1400 1400 1350 1300 10 40 40 1390 1340 16 8,0 Удельный вес, кг/м3 20 40 40 40 25 18 4-20 1-00 1-50 35 20 4-40 5-40 Водоотдача, 75 1-00 1-40 2-30 3-00 3-40 2-40 3-40 см3/30 мин Время загустевания, ч-мин При повышении содержания полимерных реа- смеси наблюдается максимум прочности. Дальнейшее гентов КМЦ-700 и ПАА прочность цементного повышение количества полимерных реагентов при- камня возрастает, и при концентрации 1,0% от веса водит к уменьшению прочности цементного камня. 19

№ 1 (106) январь, 2023 г. 1 – тампонажный раствор из чистого портландцемента; 2 – облегченный тампонажный раствор на основе золы уноса ТЭЦ «Нуробод»; 3 – облегченный тампонажный раствор на основе ракушечного известняка; 4 – облегченный тампонажный раствор на основе вспученного вермикулита Рисунок 1. Влияние полимерного реагента КМЦ-700 на прочность при изгибе цементного камня тампонажных растворов 1 – тампонажный раствор из чистого портландцемента; 2 – облегченный тампонажный раствор на основе золы уноса ТЭЦ «Нуробод»; 3 – облегченный тампонажный раствор на основе ракушечного известняка; 4 – облегченный тампонажный раствор на основе вспученного вермикулита Рисунок 2. Влияние полимерного реагента КМЦ-700 на прочность при сжатии цементного камня тампонажных растворов 20

№ 1 (106) январь, 2023 г. 1 – тампонажный раствор из чистого портландцемента; 2 – облегченный тампонажный раствор на основе золы уноса ТЭЦ «Нуробод»; 3 – облегченный тампонажный раствор на основе ракушечного известняка; 4 – облегченный тампонажный раствор на основе вспученного вермикулита Рисунок 3. Влияние полимерного реагента ПАА на прочность при изгибе цементного камня тампонажных растворов 1 – тампонажный раствор из чистого портландцемента; 2 – облегченный тампонажный раствор на основе золы уноса ТЭЦ «Нуробод»; 3 – облегченный тампонажный раствор на основе ракушечного известняка; 4 – облегченный тампонажный раствор на основе вспученного вермикулита Рисунок 4. Влияние полимерного реагента ПАА на прочность при сжатии цементного камня тампонажных растворов Влияния полимерных реагентов КМЦ-700 и Данные рис. 1–4 свидетельствуют о том, что сни- ПАА на прочностные характеристики облегченных жение механической прочности цементного камня тампонажных растворов, а также тампонажного рас- характерно для всех исследованных составов тампо- твора на основе чистого портландцемента представ- нажных растворов, включая растворы на основе лены на рис. 1–4. портландцемента. 21

№ 1 (106) январь, 2023 г. Результаты проведенных лабораторных исследо- фильтрации. Однако перед приготовлением тампо- ваний показали, что применение полимерных реа- нажных растворов с пониженной плотностью сле- гентов, таких как КМЦ-700 и ПАА, способствует дует приготовить водные растворы вышеуказанных получению стабильных тиксотропных тампонажных полимерных реагентов на глиномешалке или гидро- растворов с минимальными значениями показателя мешалке буровой установки. Список литературы: 1. Атакузиев Т.А., Таджиев Д.Ф. Новые виды цементов на основе сульфоклинкеров. – Ташкент : Мехнат, 1989. – С. 114. 2. Вяжущие материалы из промышленных отходов / Н.Х. Каримов, Б.Н. Хахаев [и др.] // Обзор информ. Сер. «Бурение». – М. : ВНИИОЭНГ, 1992. – С. 48. 3. Вяхирев В.П. Облегченные и сверхлегкие тампонажные растворы // Бизнес центр. – М. : Недра, 1999. – С. 180. 4. Исследование фиброармирования на свойства тампонажных растворов / Ф.А. Агзамов [и др.] // Нефтегазовое дело (Геология и геофизика, бурение). – М., 2013. – № 2. – С. 30–39. 5. Рояк С.М., Рояк Г.С. Специальные цементы. – М. : Стройиздат, 1993. – С. 168. 6. Eshpulatov T.P. Creation of a cement stone resistant to aggressive influences of formation fluids // International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. – 2021. – Vol. 8, Issue 2. – Р. 16593–16599. 7. Hydration characteristics of magnesia assimilated sulfa aluminate – be lite cement / M. Ali [et al] // The some. – 2006. – P. 6. 22

№ 1 (106) январь, 2023 г. ЭНЕРГЕТИЧЕСКОЕ, МЕТАЛЛУРГИЧЕСКОЕ И ХИМИЧЕСКОЕ МАШИНОСТРОЕНИЕ РАЗВИТИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ МАЛОЙ МОЩНОСТИ ПРИ СОЗДАНИИ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ РЕСУРСОВ В УЗБЕКИСТАНЕ Миркомилов Озодбек Оқйулжонович докторант, Андижанский машиностроительный институт, Республика Узбекистан, г. Андижан E-mail: [email protected] Ўринов Косимжон Исоқбоевич докторант, Андижанский государственный университет, Республика Узбекистан, г. Андижан Гоипов Элмурод Абдурасулович докторант, Андижанский государственный университет, Республика Узбекистан, г. Андижан E-mail: [email protected] THE DEVELOPMENT OF THE USE OF LOW-POWER WIND POWER DEVICES IN THE CREATION OF RENEWABLE ENERGY RESOURCES IN UZBEKISTAN Ozodbek Mirkomilov Doctoral student of Andijan Machine-Building Institute, Republic of Uzbekistan, Andijan Kosimjon Urinov Doctoral student of Andijan State University, Republic of Uzbekistan, Andijan Elmurod Goipov Doctoral student of Andijan State University, Republic of Uzbekistan, Andijan АННОТАЦИЯ В данной статье рассматриваются проблемы в области энергетики. Освещаются энергия ветра и проблемы ее использования, проведенные по ним исследования, мнения ученых. Даны предложения и рекомендации по развитию источников энергии ветра в Узбекистане. ABSTRACT This article deals with problems in the field of energy. Wind energy and the problems of its use, studies carried out on them, opinions of scientists are highlighted. Proposals and recommendations for the development of wind energy sources in Uzbekistan are given Ключевые слова: солнечная энергия, энергия ветра, ветряная электростанция, электростанция, энергосеть, инвестиции. Keywords: solar energy, wind energy, wind farm, power plant, power grid, investments. ________________________________________________________________________________________________ __________________________ Библиографическое описание: Миркомилов О.О., Уринов К.И., Гоипов Э.А. РАЗВИТИЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МАЛОЭТАЖНЫХ ВЕТРОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ УСТРОЙСТВ ПРИ СОЗДАНИИ ВОЗОБНОВЛЯЕМЫХ ИСТОЧНИКОВ ЭНЕРГИИ В УЗБЕКИСТАНЕ // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14837

№ 1 (106) январь, 2023 г. Введение. Одной из самых больших проблем, Запасы энергии ветра в Узбекистане. Одним стоящих сегодня перед человечеством, является из видов возобновляемой энергии является энергия энергетическая проблема. Увеличение количества ветра. Ветер – это движение воздушных масс, возни- людей во всем мире, развитие промышленности кающее в результате неравномерного нагревания вызывают увеличение потребности в топливе и земной поверхности и изменения атмосферного энергии. В нашей стране, особенно в осенне-зимний давления. Энергия ветра использовалась с древних период, возрастает потребность в топливе и тепле. времен. Запасы энергии ветра в 100 раз больше, Уменьшение запасов топлива (нефти, газа, угля) и чем у речной гидроэнергетики. Но в настоящее время вызванное ими нарастание экологических проблем, ее производится очень мало. а также увеличение нагрузки на электрические сети требуют перехода на использование возобновляемой, Немецкими компаниями Geo-Net и Intec Sora экологически чистой энергии (биотопливо, солнечная совместно с АО «Узбекэнерго» были проведены энергия, энергия ветра). исследования по изучению энергетического потен- циала, распределения и мощности ветровых ресурсов в Узбекистане, на базе Geo-Net была создана карта ветровых ресурсов Узбекистана. Рисунок 1. Оптимальные места для строительства ветровых электростанций на территории Узбекистана Согласно данным, районы со скоростью ветра от Каракалпакстана, Конимехском и Тамдинском 5,0 до 6,5 м/с и более составляют 70–75% от общей районах Навоийской области, Кашкадарьинской, площади Узбекистана, районы со скоростью ветра Сурхандарьинской, Джизакской, Ташкентской об- от 3,0 до 5,0 м/с – 20–25%, а районы со скоростью ластях. ветра менее 2,5 м/с занимают около 5%. Эти цифры означают, что энергия ветра может использоваться Производство энергии ветра. Ветер – это на 95% территории республики. По информации на вечный запас энергии, порождаемый деятельностью снимке изучено качественное распределение скорости Солнца, которое движется на высоте 7–12 км над ветра на высоте 80–85 метров над землей и опре- поверхностью Земли, его широкое использование делено, что Республика Узбекистан имеет огромный является наиболее выгодным аспектом его потенциал для развития ветроэнергетики. Для использования, будь то в пустыне, в предгорьях или строительства ветростанций хорошие результаты в местах, куда не доходят электрические провода. даст размещение ВЭУ в Мойнакском районе 24

№ 1 (106) январь, 2023 г. Рисунок 2. Устройство, преобразующее механическую энергию ветра в электрическую Рисунок 3. Комплекс ветряных электростанций Экономически целесообразно использовать учитывается коэффициентом использования энергии ветрогенераторы, если скорость ветра на участке не ветра. Мощность ветроэнергетического устройства менее 5 м/с. Ветрогенераторы в 2–4 раза дороже можно рассчитать по следующей формуле, опреде- обычных генераторов. Но в некоторых регионах, ляющей поверхность поля, перпендикулярную где энергия ветра постоянна, он является важным ветру, диаметром ветроколеса: источником энергии. Обычно энергия ветра опреде- ляется действием определенной площади, перпенди- Н вэу. = 0,00386 × ρ × В × Д2×ξлоп.×ηред.×ηген, кулярной ветру, то есть: где Д – диаметр рабочего колеса, м; Н течение ветра = 0,0049 × ρ × v × Ф, ηред. и ηген. – полезные рабочие коэффициенты где ρ – плотность воздуха (относительно температуры редуктора и генератора; и атмосферного давления), кг/м3; ξлопас – энергия воздушного потока, которая v – скорость воздушного потока, м/с; тратится на лопасти. F – площадь поверхности, м2. Подсчитано, что лопастные ветряные турбины Количество энергии, передаваемой ветроэнерге- тическим устройством, принципиально отличается могут иметь эффективность использования энергии от количества энергии, вырабатываемой воздушными ветра до 48%, в то время как общий КПД ветряных потоками, потому что часть энергии воздушного турбин еще ниже. Перпендикулярно ветру в основном потока теряется в лопастях ветроколеса, редукторах располагаются лопасти ветряных турбин. Мощность и генераторах. Количество затрачиваемой энергии ветряка определяется не количеством лопастей, а диаметром крыльчатки. 25

№ 1 (106) январь, 2023 г. Рисунок 4. График зависимости диаметра рабочего колеса ветродвигателя от его мощности Проблемы использования энергии ветра. льгота в виде освобождения от налога на имущество Недостатком ветровой энергии является то, что ее и земельного налога для физических лиц, исполь- скорость постоянно и сезонно меняется, что зующих альтернативные источники энергии в своих вызывает множество неудобств в ветрогенераторах. домах, полностью отключенных от существующих Шум, который издают ветрогенераторы при работе, энергоресурсных сетей. Льгота предоставляется также является одним из его недостатков. Ветро- сроком на 3 года с месяца установки альтернативных генераторы в 2–4 раза дороже обычных генераторов. источников энергии. Соответствующий сертификат Но в некоторых регионах, где энергия ветра энергоснабжающей организации является основанием постоянна, он является важным источником энергии. для применения льготы. В результате условий, создан- В настоящее время не существует простого способа ных в Узбекистане, возрастает интерес населения хранить электроэнергию, вырабатываемую ветровой к использованию ветрогенераторов малой мощности или солнечной энергией, в течение определенного для электроснабжения жилых домов и офисов. Это периода времени. Такие технологии, как конденсаторы показывает необходимость увеличения количества и маховики, могут обеспечивать накопленную энер- предприятий, выпускающих удобные, дешевые и гию в течение минут или часов. Но особое значение просто конструктивные варианты ветрогенераторов имеет наладка электрических сетей, они работают малой мощности из местного сырья и способствует только при одинаковом количестве подводимой их популяризации. энергии. Однако подключить этих новых произво- дителей энергии к существующим сетям будет В целях решения вышеуказанных энергетических непросто. Одной из самых больших проблем с проблем, поиска новых источников энергии, расшире- использованием непрерывных возобновляемых ния сферы применения возобновляемых источников источников, таких как ветер и солнечная энергия, энергии в энергосистеме в Узбекистане реализуются является воздействие на систему. масштабные проекты при поддержке Азиатского банка развития, Всемирного банка и Европейского Сосредоточьтесь на производстве энергии ветра. банка реконструкции и развития. В частности, Годовой теоретический запас ветра в 100 раз больше отношения сотрудничества налажены с дочерними общего запаса энергии Земли и составляет компаниями саудовской компании ACVA Power, 3300 трлн кВт·ч. Но сейчас можно использовать французской компании Tota Eren, компании Masdar только 10–12% этой энергии. Работа ведется с из Объединенных Арабских Эмиратов, инвестицион- 2015 года по отчетам о возобновляемых источниках ного холдинга Mubadala Investment Company в энергии в нашей стране. В 2015 году солнечные г. Абу-Даби. Конкретные проекты в течение 10 лет электростанции произвели 0,003 млн кВт·ч электро- разрабатывались путем расширения объемов работ энергии, а в 2019 году этот показатель составил по производству альтернативных источников энергии. 0,1 млн кВт·ч. В 2019 году на ветряных электро- В этот период планируется построить солнечные станциях выработано 15,5 млн кВт·ч электроэнергии. электростанции общей мощностью 5 тыс. МВт и ветряные электростанции общей мощностью По подсчетам ученых, 1 кВт энергии ветра эко- 3 тыс. МВт. номит 1,5 тонны угля в год, и за счет этого в атмосферу выбрасывается 1,8 тонны углекислого газа, Выводы и предложения. В нашей стране спрос 9 кг оксидов серы и 4 кг оксидов азота. Видно, что на электроэнергию увеличивается в результате роста использование энергии ветра имеет как экономи- численности населения, нового строительства, увели- ческие, так и экологические преимущества. чения производственных предприятий. Поскольку большинство тепловых электростанций устарели, Согласно законодательству страны, гражданам, необходимо использовать возобновляемые источники использующим альтернативные источники энергии, энергии для предотвращения потерь при подаче предоставляются налоговые льготы. То есть действует 26

№ 1 (106) январь, 2023 г. электроэнергии и обеспечения населения природной программы подготовки специалистов по технологиям чистой электроэнергией. После углубленного возобновляемой энергетики; изучения возобновляемых источников энергии в зарубежных странах было бы целесообразно приме- • импорт и внедрение оборудования и техно- нить следующие предложения для решения проблем логий разных стран; в нашей стране: • осуществление работ по созданию предприятий • привлечение инвесторов и привлечение по производству оборудования возобновляемых инвестиций для устройств возобновляемой энергии; источников энергии в нашей стране; • расширение использования возобновляемых • в нашей стране есть возможность производить источников энергии; маломощные ветрогенераторы из местного сырья, используя этот «самый эффективный ветрогене- • для повышения уровня компетентности в ратор», широкое применение в производстве за счет сфере энергетики необходимо расширять учебные поддержки выбора проектов; центры и открывать новые, разрабатывать программы переподготовки работников, в том числе учебные • продвигать использование ветряных электро- станций, солнечных батарей и солнечных коллекторов в своих домах. Список литературы: 1. Концепция Стратегии развития Республики Узбекистан до 2035 года. 2. Президент Республики Узбекистан Шавкат Мирзиёев 13 января провел совещание, посвященное обсуждению основных задач текущего года по дальнейшему развитию электроэнергетической отрасли // Народное слово. – 2019. – № 10. 3. Решение Президента Республики Узбекистан Шавката Мирзиёева от 1 февраля 2019 года № PQ-4142 / [Элек- тронный ресурс]. – Режим доступа: https://lex.uz/docs/4188744. 4. Тоиров О.З., Алимходжаев К.Т., Алимходжаев Ш.К. Возобновляемые источники энергии. Перспективы производства и использования в условиях Узбекистана : монография. – Ташкент : Наука и техника, 2019. 5. Указ Президента Республики Узбекистан от 7 февраля 2017 года № ПФ-4947 «О стратегии действий по дальнейшему развитию Республики Узбекистан» // Народное слово. – 2017. 8 февр. 27

№ 1 (106) январь, 2023 г. PAPERS IN ENGLISH RECORDS DOI - 10.32743/UniTech.2023.106.1.14867 THE ROLE OF INNOVATIVE EDUCATIONAL TECHNOLOGIES IN IMPROVING EDUCATIONAL EFFICIENCY Zaytzhan Kakharov Associate Professor of the Department \"Railway Engineering\" TSTU, Republic of Uzbekistan, Tashkent E-mail: [email protected] Irina Purtseladze Senior Lecturer of the Department \"Railway Engineering\" TGTRU, Republic of Uzbekistan, Tashkent РОЛЬ ИННОВАЦИОННЫХ ОБРАЗОВАТЕЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ОБРАЗОВАНИЯ Кахаров Зайтжан Васидович доц кафедры «Инженерия железных дорог» ТГТрУ, Республика Узбекистан, г. Ташкент Пурцеладзе Ирина Борисовна ст. преподователь кафедры «Инженерия железных дорог» ТГТрУ, Республика Узбекистан, г. Ташкент ABSTRACT This article reflects the role of innovative training technologies in improving educational efficiency. Innovative types of teaching are presented on the example of active, passive and interactive methods. In the educational system, the types of classification innovations are indicated, which are grouped according to different grounds. АННОТАЦИЯ В данной статье отражена роль инновационных технологий обучения в повышении эффективности обучения. Представлены инновационные виды обучения на примере активных, пассивных и интерактивных методов. В системе образования указаны виды классификационных нововведений, которые группируются по разным признакам. Keywords: education, traditional education, mass education, innovation, lesson form, teaching methods. Ключевые слова: образование, традиционное образование, массовое образование, инновации, форма урока, методы обучения. ________________________________________________________________________________________________ Nowadays, instead of traditional and visible • according to the description of the changes educational and educational processes in the higher introduced (radical, modified, combined); education system, innovative processes are entering as a kind of innovation in the development of educational • according to the scope of change (local, module, institutions. Innovations in the training system can be structural); classified as follows: • according to the source of origin (taken internally • according to activity direction (pedagogical or externally for the same team). process, management); The goal of innovation is to get the highest result from the money spent, or power. In contrast to other __________________________ Библиографическое описание: Kakharov Z.V., Purtseladze I.B. THE ROLE OF INNOVATIVE EDUCATIONAL TECHNOLOGIES IN IMPROVING EDUCATIONAL EFFICIENCY // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14867

№ 1 (106) январь, 2023 г. innovations, which appear on their own in different • vertual lesson – it means distance learning. regions, the innovation constitutes a mechanism of In the historical aspect of innovation, relativity plays controlled and controlled changes [1]. \"Innovational a role. The novelty has a clear historical character, that is, training\" is usually understood as the import of new it can appear before its own competence, in its competence (useful) elements into the teaching process. Therefore, the norm can be blurred or outdated. In the process of innovation in the education system is directly related to development of the higher system, perhaps the education change. Such modifications are part of the education system as a whole: system: • absolute novelty (likeness, lack of the prototype); • relative novelty; • to objective, content, method, Technology, form • specific, inventive appearance is taken into account. of organization and management system; Novelty variants (types) are grouped according to different bases in the education system: • to specificity in pedagogical activity and The first classification (group) is based on the education - to the organization of the cognitive process; introduction of innovations, its commitment to the pedagogical process that takes place in the educational • to the system of control and assessment of system [12]. Relying on the understanding of this process, educational levels; the following types of novelty can be distinguished: • the purpose and content of education; • to educational and methodological support; • methodology, tasks, methods, technologies of the • to the system of educational work; pedagogical process; • to curriculum and training programs; • forms and means of organization of training and • commitment to the activities of the student and education, teacher. • administration, activities of teachers and peda- Innovation in the content of education is reflected in gogical staff. the penetration of traditional, non-traditional and distance The introduction of the second classification learning types [2]. (group) innovation into the educational system is based We will see on the example of the introduction of on the scale (size) mark. innovative active, passive and interactive methods into The following variations can be distinguished here: learning methods. While the use of the active method • local and separate not connected with each other serves to increase the activity of students in the course (unilateralism); process, the passive method is sought after by giving • complex, mutual interconnection with each other; students a one-sided understanding. And the interactive • covering the entire educational system, systematic. method is understood to act together (a student with a The third classification (group) should be carried teacher, a student with a student) [5]. out depending on the possibilities of innovation. It is We can trace the introduction of innovation into the worth considering in this case: lesson form using the example of standard, non-standard • modification of known and accepted links with and virtual lesson forms. educational programs, educational plans, improvement Innovation in forms of learning is explained by of structures, ingenuity, change of views; problematic education, heuristic education, graded • introducing innovations specific to education, integrated education, interactive education, combinatorship (modifications) ; information education, formal education types of informal • radical changes. education. The fourth classification of innovation input (group) We trace the penetration of invovation into the means is based on the signs from the ratio to the previous ones of reading with multimedia, electronic whiteboards and and is grouped [8]. In such an approach, the novelty is other tools in the course of the lesson [6]. We can determined by the placeholder, abolitionist or exposers. experience innovation in learning techniques in the fol- As a source of renewal in the educational system in this lowing learning techniques: case: • social order of the country, region, city, district Active method. This method encourages students as a requirement; to activate in the course of the lesson, to concentrate on • reflection of the social order in the laws and thinking in relation to a certain circumstance and reality. documents of the region and the region; • achievement of complex human science, Passive method. This method leads to the fact that advanced pedagogical experience; in the course of the lesson students have a one-sided • intuition and creativity of leaders and educators understanding of the subject being studied. in testing mistakes and shortcomings; • experience-test work; Interactive method. The purpose of this method is • foreign experiences. based on the joint active behavior of the sitter and students in the course of the lesson. We can see the innovation in the following form of a lesson: • standard lesson - the structure within the lesson does not change; • non-standard lesson - the structure within the lesson changes; 29

№ 1 (106) январь, 2023 г. References: 1. Azizkhojaeva N.N. Technology of preparation for the specialty of the teacher\". - T. 2000. 2. Antipova M.V. \"Forms of organization of education.\" – M.: MarGTU, 2011. 3. Saidburkhan Djabbarov, Zaytjan Kakharov, Nodirbek Kodirov. Device of Road Boards with Compacting Layers with Rollers. Cite as: AIP Conference Proceedings 2432, 030036. Published Online: 16 June 2022 4. Djabbarov S.T., Mukarramov R.H. On the monitoring of dangerous exogenous geological processes using a 3D scannerScientific journal of vehicles and roads. 2021 -S 50-58 5. Kakharov Z.V. et al. Innovative technologies in teaching general technical disciplines / Z.V. Kakharov and others // Scientific forum: pedagogy and psychology. – 2021. 37-40 p. 6. Kakharov Z.V. The use of innovative technologies in the teaching of special technical disciplines / Z.V. Kakharov // International Independent Scientific Journal. – 2020. no. 11-1. 32-35 s. 7. Kakharov Z.V. Application of modern organizational forms of education at the university. / Z.V. Kakharov, N.B. Kodirov // Innovative scientific research. – 2022. 84-90 p. 8. Kakharov Z.V. Development of the theory and methods of distance education / Z.V. Kakharov, A.Yu. Khamroev // The Scientific Heritage. – 2022. no. 84-4. 26-28 p. 9. Kakharov Z.V., Kodirov N.B. Principles and mechanisms of merging education, science and production in technical universities // International cooperation: experience, problems and prospects. - 2021. - S. 65-67. 10. Kakharov Z.V., Eshonov F.F., Kozlov I.S. Determination of the values of the energy constants of materials during crushing of solids //News of the St. Petersburg University of Railway Transport. – 2019. – Vol. 16. – No. 3. – pp. 499-504. 11. Kakharov Z.V. Remote form of organization of independent work of students / Z.V. Kakharov // Sat. Art. according to the results of the International Scientific and Practical Conference Kirov, RF-Sterlitamak: AMI. – 2020. 12. Kakharov Z.V. Railway construction for high-speed roads // Universum: technical sciences: electron. scientific. journal. 2022. 5(98). 13. Kakharov Z.V., Kodirov N.B., Mirzahidova O.M. The role of computer technologies and normative materials in the educational process. Collection of scientific articles based on the materials of the IX International Scientific and Practical Conference. Volume Part 2. Ufa, 2022 14. Krakht LN Development of students' skills of independent work on the basis of computer technologies. - M.: Ross. Academy of Natural Sciences, 2006. - 60-61 pages. 15. Mirkhanova M.M., Kakharov Z.V. The use of computer technologies in the training of engineers based on modern information technologies // Innovative approaches in modern science. - 2018. - S. 122-125. 30

№ 1 (106) январь, 2023 г. COMPUTER SCIENCE, COMPUTER ENGINEERING AND MANAGEMENT APPLICATION OF INFORMATION TECHNOLOGIES FOR REMOTE MONITORING OF GREENHOUSE LAND PLOTS Halima Abaskhanova Associate professor, Tashkent University of Information Technologies named after Muhammad Al-Khwarizmi Republic of Uzbekistan, Tashkent E-mail: [email protected] ПРИМЕНЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ УДАЛЕННОГО МОНИТОРИНГА ПАРНИКОВЫХ ЗЕМЕЛЬНЫХ УЧАСТКОВ Абасханова Халима Юнусовна доцент, Ташкентский университет информационных технологий имени Мухаммада Аль-Хоразмий Республика Узбекистан, г. Ташкент ABSTRACT The article is devoted to the study of the problem of development and application of robotic greenhouses on a non- industrial scale, mainly for horticultural areas. The concept of \"smart greenhouse\" is clarified, an overview of current trends in the construction of robotic greenhouses is given, as well as a description of the setting of the experiment, which consisted in the development of \"smart greenhouse\" technology, and its results. АННОТАЦИЯ В статье рассматриваются проблема разработки и применения роботизированных теплиц в непромышленных масштабах, преимущественно для садовоогороднических участков. Уточняется понятие «умная теплица», приводится обзор современных тенденций построения роботизированных теплиц, а также описание постановки эксперимента, заключавшегося в разработке технологии «умной теплицы», и его результаты. Keywords: smart greenhouses; automated control systems; robotic greenhouses; NodeMcu ESP8266; efficiency of smart greenhouses; Ключевые слова: умные теплицы; автоматизированные системы управления; роботизированные теплицы; NodeMcu ESP8266; эффективность умных теплиц; ________________________________________________________________________________________________ Agriculture is one of the leading sectors of the national in the conditions of market relations for information and economy. The sector employs an impressive part of the information services has led to the fact that modern in- country's able-bodied population. In addition, the agricul- formation processing technology is focused on the use tural sector provides over 25 percent of Uzbekistan's GDP. of a wide range of technical means, computers and means Along with this, agriculture plays a socially significant of communication [5]. On their basis, computing systems role due to the fact that it produces essential products and networks of various configurations are created with for the population. It directly affects the development the aim of accumulating, storing, processing information, of a number of sectors of the economy, including the cotton bringing terminal devices as close as possible to the ginning, textile, light and food industries. workplace of a specialist or a person making a decision. The relevance of the development of a hardware-soft- Effective enterprise management in modern condi- ware complex for a greenhouse lies in the possibility tions is impossible without the use of computer technol- of remote control of its parameters. The purpose of this ogy. Automated information technology (AIT) - a set of study is to develop a hardware-software complex for methods and means for collecting, registering, processing, remote control of the greenhouse microclimate [5]. transmitting, accumulating, searching and protecting information based on the use of software, computers and Before analyzing the methodology of evaluating communications, as well as a set of methods, with the help the use of innovative technologies in agriculture, it is ap- of which information is offered to customers. Demand propriate to provide a brief review of the definition __________________________ Библиографическое описание: Abaskhanova H.Y. APPLICATION OF INFORMATION TECHNOLOGIES FOR RE- MOTE MONITORING OF GREENHOUSE LAND PLOTS // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14878

№ 1 (106) январь, 2023 г. of the concepts of innovation and innovative process facility includes microcontrollers, sensors and IoT appli- in the literature. First, the formation and development cations. Often smart greenhouses work synchronously of the theory of innovation, the Austrian scientist with other technological solutions. Smart sensors cap- J.A. Schumpeter made a great contribution. In the ture plant growth, irrigation, pest and lighting data and 1930s the concept of innovation was introduced by send it to a local or cloud server. The web-based admin J.A. Schumpeter, and it meant possible changes due to the console allows farmers to configure system settings and application of new or improved technical, technological, integrate it with other solutions. The mobile app gener- organizational decisions in the processes of product pro- ates alerts and reports on IoT greenhouse performance. duction, sale, delivery [1]. Also, from the point of view The developed hardware-software complex for remote of changes, innovations include La Perre, Yu. Yakovets, control of the greenhouse microclimate must meet the F. Valenta, L. Voldachkova and others define it as \"inno- following functional requirements: - measurement of air vation - any change that occurs in the internal structure temperature; – measurement of soil temperature; – of the economy by moving from an initial state to a new measurement of air humidity; – measurement of soil state\" [4] or \"the development of a creative idea and its moisture; – measurement of illumination; – control of the transformation into a finished product, process or sys- air and soil heating system (boiler); – control of the hu- tem\" [3]. midification system (moisture sprayer); – control of the lighting system (lamps); – control of the ventilation system A smart greenhouse is a fully automated design de- (windows); – management of the irrigation system; – veloped to facilitate the process of growing crops and remote control from a phone or personal computer via minimize the use of manual labor. This agricultural Internet channels. Figure 1. Structural diagram of the complex The block diagram includes the following blocks: board to the Internet. It must be connected to a Wi-Fi 1- NodeMCU board; 2 - light sensor; 3 - soil and air tem- zone or hotspot [4]. perature sensors; 4- air and soil moisture sensors; 5 - rain sensor; 6 - relay for lighting on/off; 7 - relay for turning The analysis of the results showed that the creation on / off the irrigation system; 8 - relay for turning on / of a \"smart greenhouse\" implies that the developer has off the heating system; 9 - relay for turning on/off the skills in the field of mechanics, electrical engineering and humidity system; 10 - a device for opening and closing microelectronics, programming, including programming ventilation holes; 11 - Wi-Fi module; 12 - liquid crystal of microcontrollers and the development of knowledge indicator (LCD); telephone (or personal computer). The bases, as well as knowledge of the technology of grow- microcontroller of the NodeMcu ESP8266 platform ing various agricultural crops in greenhouse complexes. reads data from sensors [1–3]. Relays are connected A competent approach to the creation of a \"smart green- to the microcontroller, which turn on or off the actuators house\" can significantly increase productivity while re- in accordance with a given algorithm, providing the ducing the labor costs of farms. Timely (instantaneous) necessary microclimate in the greenhouse. Actuating notification of emergency situations (output of values of devices are a drive for opening and closing vents, a heating controlled parameters beyond the technological bound- boiler, an air humidifier - a \"humidity\" system, an irrigation aries, equipment failure, etc.) will minimize losses from system. Temperature and humidity readings are displayed accidents and violations of the technological mode. on the indicator in the greenhouse. The Wi-Fi module At the same time, increasing the level of intelligence provides a wireless connection of the NodeMcu ESP8266 of greenhouses is associated with an increase in the cost of its development. 32

№ 1 (106) январь, 2023 г. References: 1. Abaskhanova Kh.Yu. ADVANTAGES OF USING DIGITAL TECHNOLOGIES IN AGRICULTURE. AGRO SCIENCE. AGRARIAN-ECONOMIC, SCIENTIFIC-PRACTICAL MAGAZINE. Tashkent -2022. Appendix #3 (81) - pages 104-105 [In English]. 2. Abaskhanova Kh.Yu. FEATURES OF INTRODUCTION OF INNOVATIVE TECHNOLOGIES IN AGRICULTURE OF UZBEKISTAN. International scientific journal \"Universum: technical science\" 2021, Edition: 12(93), part-7, p-24-27 URL: https://7universum.com/ru/tech(https://scholar.google.com/ [In English]. 3. Abaskhanova K.Y., Khaydarova M.Y., Mirzaeva M.B. DEVELOPMENT OF HARDWARE AND SOFTWARE COMPLEX FOR MONITORING SYSTEM OF AGRICULTURAL CROPS // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2022. 9(102). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/category/9102 [In English]. 4. Abaskhanova Kh.Yu. THE ROLE OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM IN GROWING AGRICULTURAL PRODUCTION. International scientific journal \"Universum: technical science\". 2022, Edition: 1(94), part-3, p-57-59 URL: https://7universum.com/pdf/tech/1(94)/1(94_3).pdf [In English]. 5. Abaskhanova Kh.Yu. Analysis of information and communication technologies in green environment monitoring. International Conference on Information Science and Communications Technologies Applications, Trends and Opportunies: ICISCT 2022. Tashkent, 2022. –P.5. URL: https://www.icisct2022.org/[In English]. 33

№ 1 (106) январь, 2023 г. MECHANICAL ENGINEERING AND MACHINE SCIENCE DOI - 10.32743/UniTech.2023.106.1.14904 THERMAL AND STRUCTURAL CALCULATION OF AN IMPROVED INFRARED DRYER FOR DRYING MULBERRY FRUITS Abhijit Tarawade Researcher, Tashkent State Technical University, Republic of Uzbekistan, Tashkent Doston Samandarov PhD, Tashkent State Technical University, Republic of Uzbekistan, Tashkent Jasur Safarov DSc, Professor, Tashkent State Technical University, Republic of Uzbekistan, Tashkent E-mail: [email protected] Shakhnoza Sultanova DSc, Professor, Tashkent State Technical University, Republic of Uzbekistan, Tashkent E-mail: [email protected] ТЕПЛОВОЙ И КОНСТРУКТИВНЫЙ РАСЧЕТ УСОВЕРШЕНСТВОВАННОЙ ИНФРАКРАСНОЙ СУШИЛЬНОЙ УСТАНОВКИ ДЛЯ СУШКИ ПЛОДОВ ТУТОВНИКА Абхижит Тараваде исследователь, Ташкентский государственный технический университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент Самандаров Достон Ишмухаммат угли PhD., Ташкентский государственный технический университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент Сафаров Жасур Эсиргапович д-р техн. наук, профессор, Ташкентский государственный технический университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент Султанова Шахноза Абдувахитовна д-р техн. наук, профессор, Ташкентский государственный технический университет, Республика Узбекистан, г. Ташкент ABSTRACT In order to obtain high-quality dried products, the purpose of this study is to improve an efficient and economical unit for drying mulberry fruits using infrared radiation and convection. Based on the scientific and experimental studies carried out, the infrared drying unit is improved. This drying unit allows faster drying time, does not depend on weather conditions, and maintains the quality of the product. __________________________ Библиографическое описание: THERMAL AND STRUCTURAL CALCULATION OF AN IMPROVED INFRARED DRYER FOR DRYING MULBERRY FRUITS // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. Tarawade A. [и др.]. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14904

№ 1 (106) январь, 2023 г. АННОТАЦИЯ Для получения высококачественных сушеных продуктов целью данного исследования является усовершенствование эффективной и экономичной установки для сушки плодов тутовника с использованием инфракрасного излучения и конвекции. На основе проведенных научных и экспериментальных исследований, усовершенствована инфракрасная сушильная установка. Данная сушильная установка позволяет ускорить время сушки, не зависит от погодных условий, поддерживается качества продукта. Keywords: IR radiation, convection, drying, dehydration. Ключевые слова: ИК излучения, конвекция, сушка, обезвоживание. ________________________________________________________________________________________________ For engineering calculations of various drying is preceded by the task of determining the power of radiant systems, drying curves are used in practice, showing the energy generators, their geometric dimensions and location change in speed and temperature. Drying curves are in the drying installation in relation to the raw material obtained experimentally, since it is impossible to calculate being processed. At the Tashkent State Technical Uni- the heating time constant without knowing the geometric versity, the concept of infrared drying plant technology parameters and the outer surface area of the mulberry was developed, which was adapted to the needs of mi- fruit. However, an assessment of the drying kinetics of cro, small and medium-sized enterprises in the Republic a specific raw material allows us to proceed to the next of Uzbekistan. On fig. 1 shows the design of the dryer, stage in the improvement of radiation dryers - thermal which is developed on the basis of analyzes, existing calculation. The thermal calculation of the IR installation techniques and technologies for drying mulberry fruits [1]. 1-case; 2-shelves (racks for pallets); 3-door; 4 windows for monitoring the drying process; 5-leg installation; 6-mesh pallets; 7-infrared emitters; 8-thermocouples; 9-fan; 10-control unit; 11-lock Figure 1. Advanced IR dryer Thermal design of an advanced infrared dryer. To 0,86AES0d = HGcdτ + ak(t − ta)Sdτ + solve the problem of creating energy-efficient and environmentally friendly drying plants for food 4,9εgh [( T 4 ∙ ( T0 4 ∙ Sdτ + q′ r������ −x������ dτ (1) products, P.D. Lebedev proposed a differential heat balance equation, which is valid for calculating the 100 ) 100 )] technological process of drying raw materials and bodies of any configuration [2]. here A is the coefficient of absorption of radiation by the irradiated raw material; E is irradiation density , W/m; The heat balance equation for the conditions of S0 and S are the area of the irradiated and total surfaces uniform heating over the thickness of the irradiated body, of the raw material, m; H is time from the beginning of in which the energy absorbed by the irradiated raw material exposure to infrared radiation, h; G is mass of processed over time dτ, will be spent on heating it, transferring raw materials (mulberry fruits), kg; tand ta is temperatures heat by convection and radiation to the surrounding of raw materials and ambient air, °С; c is heat capacity of space and evaporating moisture from it, has the following the irradiated raw material, kcal/kg deg; εgh is reduced form: degree of emissivity of the irradiated raw materials and internal enclosures of the drying plant; ak is coefficient 35

№ 1 (106) январь, 2023 г. of heat transfer by convection, kcal/m2 h deg; T and τi = 1 + ln B+D(ti−ta) (9) T0 are temperature of raw materials and surrounding D B+D(tn−ta) surfaces, °C; q′ is the rate of evaporation of the substance (initial intensity), kg/m2 h; x is index of radiation Determination of the main characteristics according absorption by the cocoon, 1/m; ������ is depth of raw material to these dependencies will help to calculate the energy permeability by infrared flow from its outer surface, m. consumption, which depends on the radiation density and the location of the infrared generator in the installation: The ratio of total heat transfer (convection and radiation) to convective losses is assumed to be constant E = Pua (10) due to minimal heat losses due to the low heating ������2 temperature of the irradiated raw material: here E is energy illumination or radiation density, dQk+dQu = ξ (2) W/m; P is emitter power, W; ������ is distance between infrared emitters, m; u is source efficiency coefficient, depending dQk on the degree of space filling by the irradiated raw material The amount of heat loss due to heat transfer over and on the ratio of the chamber length ������ to h is the distance time dnis approximately determined by the formula below: from the emitter to the irradiated surface of the raw material (in practical conditions it varies within 0.7…0.85). dQk + dQu = αcξ(t − ta)Sdτ Multiple reflection coefficient α: (3) here αc = αis the total heat transfer coefficient, α = 1 (11) kcal/m2 h deg. 1−qkqhΨ′ In practical terms, the value of the overall here qk is the reflection coefficient of the camera; coefficient, α ranges from 16 to 20 kcal/m2 h·deg. With qh is the reflection coefficient of the product irradiation surface; Ψ′is the fraction of the stream reflected by the approximation, the heat balance of the irradiated raw camera. material is also determined, since the moisture Then the energy consumption for drying will be ex- evaporation rate is considered constant and equal to the average intensity q′. The equation can be represented as: pressed by the equation: 0,86AEdτ = Θγ S̅dτ + aS̅(t − ta)dτ + q′S̅dτ (4) Э = ES0 (12) σ ηua here S̅ is the ratio of the areas of the total surface here η is the energy efficiency of the emitter. and its irradiated part; Structural calculation of an advanced infrared dryer. Θ = S The main advantage of the infrared drying process is the v is the ratio of the total surface area of the higher rate of moisture removal compared to other irradiated raw material to its volume m2/m3; γ is specific drying methods. This advantage is due to the action of gravity of the irradiated raw material, kg/m. the flow of radiant thermal energy, which penetrates to Dividing the variables in the resulting differential a depth of 0.1...2.0 mm of the processed raw material. equation and substituting on it: Due to the large number of reflections from the walls of the advanced infrared dryer, the infrared rays B = (0,86AE−q′ rS̅ ) (5) can be almost completely absorbed. The heat transfer ΘγS̅ (6) coefficient in this case is assumed to be much higher. Thus, D = − ασ a large amount of heat is transferred per unit surface area Θγ of the dried product per unit time. This advantage makes it possible to significantly speed up the drying process The final form of the heat balance equation for the of mulberry fruits [3]. irradiated raw material is: The material balance is designed to determine the amount (flow rate) of evaporated moisture and the flow dτ = dt (7) rate of the drying agent and consists of dried material B+D(t−ta) and gas flows. To determine the hourly output of a dryer, it is necessary to establish the annual output of the dryer Integration of the obtained expressions over ηfrom for the finished product. Then the hourly output of the dryer is G2 (kg/h): η = 0 to η = ηiand over tfrom a given initial temperature tn to the final temperature tigives an G2 = G kg/h (13) expression for the corresponding heating time ηi: (a∙b) ∫0ηi dτ = ∫ttni dt (8) here G is annual productivity of the drying plant B+D(t−ta) for finished products, kg; a is the number of hours of operation of the device per day; b is the number of From the resulting heat balance equation, one can also derive an equation for the heating kinetics of an working days in a year. irradiated body: 36

№ 1 (106) январь, 2023 г. If during the drying process there is an irretrievable F = G2 [(100−w1)] (22) loss of material, then the hourly productivity is calculated with the following correction: (100−w2) G2′ = G2 kg/hour (14) The mass flow rate L (kg/h) for the drying process k is determined by the formula below: here k - coefficient taking into account the release of L = W ∙ ������ kg/h (23) finished products (taken in the range from 0.95 to 0.99). here W is the amount of moisture evaporated when The amount of moisture removed W(in kg/h) is the product is in the drying zone, kg/h; l is air consumption determined using the material balance equation: for evaporation of 1 kg of moisture, kg/kg: W = G2 (w1−w2) kg/h (15) ������ = 1000 kg/kg (100−w1) (ς2−ς1) (24) here w1 is initial moisture content of the material, %; here ς2 and ς1are the moisture content of the air at the w2 is the final moisture content of the material, %. inlet and outlet of the drying chamber, respectively, g/kg. Then the productivity of the plant for drying raw The volume of consumed (consumed) air VВ (m3/s) is calculated by the following formula: materials will be (in kg/h): G1 = G2 + W kg/h (16) During the drying process, the mass of absolutely VВ = L ∙ Vsp. [(0.1R+(φ2703∙P+Ht0)∙)106] (25) dry matter (Gc) does not change if there are no other losses, i.e. (in kg/h): here Vsp. is specific volume of air, m3/kg; %; t0 is outdoor air temperature, °С; R is the gas constant; φ0 is Gc = G1(100 − w1) = G2(100 − w2) kg/h (17) relative humidity of the outside air, PH is saturated vapor pressure at t0, Pa. Where Heat consumption Q (J/h) is determined as follows: G1 = G2(100−w2) (18) Q = W ∙ q J/h (26) (100−w1) In this case, the moisture content of the material here q is specific heat consumption per 1 kg of will be: evaporated moisture, J/kg; • initial humidity: w1° w1 q = ������(I1 − I0) J/kg (27) (100−w1) = (19) • final humidity: here I1and I0 are the enthalpy of humid air before and after infrared heating (determined from the Ramzin w2° = w2 (20) (100−w2) diagram). Drying unit pallet Fcarea (m2): Calculation of the heat and mass transfer surface Fc = F m2 (28) of the drying chamber. To determine the dimensions qsp. of the device, it is necessary to calculate the surface of the material through which heat and moisture are here qsp.is the specific productivity of the installation transferred, or the duration of the processing of the for a dry product, kg/(m2 h). material, respectively [4]. Total length of drying plant pallets ������c (m): The following ratio applies to any dryer: ������c = Fc m. (29) upal. τ = GM h. (21) here upal. is the width of the pallet, m. These calculations make it possible to evaluate in- [0,5(G1+G2)] stallations for drying agricultural products, including mulberry fruits, when improving infrared drying instal- here GM is the amount of material simultaneously lations, since an improved installation must ensure ac- filling the dryer in the drying zone, kg; τ is the average curate compliance with the drying mode parameters for uniform drying of raw materials throughout the entire vol- integral residence time of the material in the drying ume of the dryer. camera. The regime parameters of dry- zone, h; ing include the most favorable conditions for temperature, radiation wave length, material humidity Calculation of the overall dimensions of the and air velocity [5]. installation. For drying mulberries, a cabinet-type convective infrared dryer is used. The mass of the dried product at the outlet of the dryer F (kg/h) is calculated by the following formula: 37

№ 1 (106) январь, 2023 г. Conclusions 3. It has been established that the advanced infrared convection dryer is able to dry products from 83-91% 1. The design of the convective infrared drying moisture to 16-25% moisture at a drying temperature plant for drying mulberry fruits has been improved. And of 65 ºС, 70 ºС and 75 ºС. Thus, this installation can be also, the parameters, overall dimensions and performance effectively used in micro, small and medium-sized en- of the proposed rational pilot industrial convective drying terprises of the Republic of Uzbekistan. plant with IR heating were determined. 4. Unlike other processing methods, infrared drying 2. The thermal and structural design of the improved allows you to get a final product that retains almost all infrared dryer has been performed. In the future, it is ad- of its valuable physical and chemical properties. Energy visable to obtain mathematical models of the drying rate consumption for the drying process in an infrared dryer of mulberry fruits, depending on the influence of con- is up to 10-12 times lower than in other types of trolled and uncontrolled factors on the drying process. installations. Mathematical models will make it possible to develop an automatic control system for the infrared drying process. References: 1. Abhijit T., СафаровЖ.Э., СултановаШ.А. Исследование процесса сушки плодов тутовника “Развитие науки и технологий” // Научно–технический журнал №6/2021, С. 200-205. 2. Лебедев П.Д. Аналитические и численные процедуры построения решений некоторых задач управления. Дисс. кан. тех. наук. 2009. с.150. 3. Gündoğdu M., Kan T., Canan I. Bioactive and Antioxidant Characteristics of Blackberry Cultivars from East Anatolia. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 2016, 40(3): 344-351. 4. Abhijit T., СафаровЖ.Э., СултановаШ.А. Моделирование процесса сушки пищевого сырья // Universum: технические науки: электрон. научн. журн. 2021. 11(92). 5. Tarawade A., Safarov J.E., Sultanova Sh.A. Mathematical modeling of the drying process of capillary porous material / International scientific and technical journal. Innovation technical and technology Vol. 1, №. 3. 2020. 38

№ 1 (106) январь, 2023 г. DOI - 10.32743/UniTech.2023.106.1.14921 INFLUENCE OF MODES OF PULSED EMW ON THE QUALITY PARAMETERS OF THE SURFACE LAYER Almossho Shohiyon Candidate of Technical Sciences, Associate Professor, Institute of Technology and Innovative Management in Kulyab, Republic of Tajikistan, Kulyab E-mail: [email protected] Ziyodullo Obidov Doctor of Chemical Sciences, Professor, Institute of Technology and Innovative Management in Kulyab, Republic of Tajikistan, Kulyab ВЛИЯНИЕ РЕЖИМОВ ИМПУЛЬСНОЙ ЭМО НА ПАРАМЕТРЫ КАЧЕСТВА ПОВЕРХНОСТНОГО СЛОЯ Шохиён Алмосшо Набот канд техн. наук, доц., Институт технологии и инновационного менеджмента в городе Куляб, Республика Таджикистан, г. Куляб Обидов Зиёдулло Рахматович д-р хим. наук, профессор, Институт технологии и инновационного менеджмента в городе Куляб, Республика Таджикистан, г. Куляб ABSTRACT The paper considers the influence of the modes of pulsed electromechanical processing (EMP) on the quality parameters of the surface layer of parts made of ductile iron. АННОТАЦИЯ В работе рассматривается влияние режимов импульсной электромеханической обработки (ЭМО) на параметры качества поверхностного слоя деталей из высокопрочного чугуна. Keywords: surface quality, ductile iron, research modes, electromechanical processing. Ключевые слова: качество поверхности, высокопрочный чугун, режимы исследования, электромеханическая обработка. ________________________________________________________________________________________________ Pulse electromechanical processing is based on the conditions [6]. The processing speed and effort, as well simultaneous thermal and force effects on the surface as the feed rate for pulsed EMP [7], will be taken based layer of the workpieces [1]. By varying the modes of on the recommendations set out in [8] and the duration pulsed EMP [2], it is possible to obtain a surface layer of the current pulses and the duration of the pauses be- with different physical and mechanical properties and tween them from [9]. The minimum value of the current geometric parameters [3]. strength at which phase transformations begin to occur in parts made of ductile iron, hardened on the installa- The modes of pulse EMP are: I, A - current strength; tion (at tu = 0.8 s; tn = 0.1 s; P = 75 N; V = 3 m/min; tuC is the duration of current pulses; tn,С - duration of S = 0.3 mm / rev) according to the calculation is I \\u003d pauses between current pulses; PH - processing force; 900 A. V, m/min - processing speed; S , mm/rev – feed [4]. To study phase transformations in the surface layer According to theoretical studies, current strength has of parts made of high-strength spheroidal graphite iron the greatest influence on changes in the surface layer [5]. (ductile iron), a metallographic analysis of hardened The value of the current strength can be determined specimens was carried out. The samples were processed based on the required depth of hardening and processing __________________________ Библиографическое описание: Shohiyon A.N., Obidov Z.R. INFLUENCE OF MODES OF PULSED EMW ON THE QUALITY PARAMETERS OF THE SURFACE LAYER // Universum: технические науки : электрон. научн. журн. 2023. 1(106). URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/14921

№ 1 (106) январь, 2023 г. in the following modes: I = 3500 A; tu= 0.8 s; tn= 0.1 s; 3. The non-hardened core includes pearlite with P = 75 N; \\/ = 3 m/min; S = 0.3 mm/rev. HV=280-350, nodular graphite and ferrite. The analysis carried out allows us to conclude that high-temperature In the samples under study, the hardened surface processes occur during pulsed EMT at a high rate and layer extends to a depth of 1-1.2 mm. According to the deformation of the surface layer. The finely dispersed cross section of the hardened layer, three zones can be structure with high microhardness and favorable ar- distinguished: rangement of grains obtained as a result of these pro- cesses shows that, during pulsed EMT, transformations 1. The maximum hardened layer with a length of occur that are characteristic of high-temperature thermo- 0.3-0.4 mm consists of sections of an acicular structure mechanical treatment (HTMT) and are similar in nature with microhardness up to HV = 1100, characteristic to transformations during laser hardening (Fig. 3). of hardening structures and light-etched zones with HV - 800 (Fig. 1). 2. In the transition layer with a depth of 0.5-0.8 mm, light-etched areas with HV = 600-700 are adjacent to dark-etched areas with HV = 400-500 (Fig. 2). Figure 1. Microstructure (X450) of the hardened layer Figure 2. Microstructure (X450) of the transition layer Figure 3. Microstructure of the transition layer The influence of the current strength on the micro- by hardening parts from high-strength cast iron with hardness and the depth of hardening are shown in fig. 4. impulse EMT is HV = 1050-1100. A decrease in the Processing was carried out with a change in current current strength leads both to a decrease in the micro- strength from 2000 A to 4500 A. From fig. 4 it can be seen hardness on the surface and to a decrease in the depth that the maximum microhardness that can be obtained of hardening. 40

№ 1 (106) январь, 2023 г. Figure 4. Distribution of microhardness along the depth of the hardened layer: I - I = 4500 А; 2 - I = 4000 А; 3 - I = 3500 А; 4 - I = 3000 А; 5 - I = 2500 А; 6 - I = 2000 А The greatest influence on the geometrical parame- waviness of the surface during pulsed EMT are pre- ters of the surface layer of the hardened parts is exerted sented in table 1. The current strength varied from 2000 A by the current strength and the processing force. The in- to 4500 A. fluence of the current strength on the roughness and Table 1. Influence of the current strength during pulsed EMT on the geometric parameters of the quality of the surface layer I,А Ra ,мкм Rp ,мкм Sm ,мм tm,% Wp , нкм 2000 2,1 5,5 0,55 63 8,3 2500 1,8 4,8 0,60 67 7,8 3000 1,5 3,3 0,62 71 6,4 3500 1,2 2,5 0,59 68 5,9 4000 1,4 3,0 0,61 70 6,0 4500 1,7 4,2 0,68 62 6,7 This is due to the high temperature (at I = 4000 A) strength of 4000 A and 4500 A, both the surface micro- in the contact zone of the tool with the workpiece and hardness and the depth of hardening increase. The study the beginning of the reflow process. However, if we re- of the influence of the hardening force on the geomet- turn to the influence of the current strength on the depth rical parameters of the surface was carried out when of the hardened layer, it can be seen that at a current it changed from 25 N to 150H. The test results are pre- sented in table 2. Table 2. Influence of the processing force during pulsed EMT on the geometric parameters of the quality of the surface layer Р,н Ra , мкм Rp , мкм Sm; мм tm , % Wp , мкм 61 9,4 25 3,2 6,3 0,53 64 8,1 64 5,9 50 2,3 5,8 0,49 69 5,1 62 5,6 75 1,5 3,1 0,57 63 7,2 100 1,0 2,2 0,63 125 1,2 2,5 0,50 150 1,8 3,9 0,51 41