?
Forecasting the residual stress components in wires using an artificial neural network
International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 2025. Vol. 141. P. 1847–1858.
Язык:
английский
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Кычкин А. В., Черницин И. А., Прикладная информатика 2026 № 1(121) С. 40–58
Представлены результаты разработки программного микросервиса, встраиваемого в системы мониторинга качества атмосферного воздуха для поддержки процессов идентификации промышленных источников загрязнений. Выброс и последующее распространение вредных веществ в приземистых слоях атмосферы происходит в динамике и характеризуется высокой неопределенностью из‑за особенностей технологических установок, их режимов работы, влияния рельефа местности, зданий и метеофакторов. Зависимости между местоположением источника выброса и ...
Добавлено: 23 апреля 2026 г.
Левенков Я. Ю., Чичекин И. В., Вдовин Д. С. и др., Труды НАМИ 2025 № 1 (300) С. 17–30
Введение (постановка задачи и актуальность). В настоящее время широкое распространение получило использование автономных мобильных беспилотных транспортно-технологических средств (БТТС) при выполнении работ в зонах с вредными и опасными факторами. Также данные машины могут быть использованы для выполнения поисково-спасательных работ, доставки грузов в труднодоступные районы и иных подобных задач. Поэтому к таким БТТС предъявляются повышенные требования к ...
Добавлено: 16 апреля 2026 г.
Добавлено: 7 апреля 2026 г.
Манохин А. И., Электрооборудование: эксплуатация и ремонт 2026 № 2 С. 75–85
Предложена расширенная методика вычисления коэффициентов теплоотдачи с использованием программ автоматизированного анализа теплового режима радиоэлектронной аппаратуры ТРИАНА (АСОНИКАТ) для различных конструкций. На основе анализа полученных коэффициентов теплоотдачи показано, как задавать реалистичные значения коэффициента конвективной теплоотдачи в SOLIDWORKS Simulation и других CAE системах расчёта теплового режима. Продемонстрированы возможности использования суммарного коэффициента теплоотдачи,учитывающего конвекцию и излучение, для ускорения расчётов ...
Добавлено: 3 апреля 2026 г.
SciTePress, 2024.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
IEEE, 2025.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Cham: Springer, 2026.
This book delivers actionable insights through 21 peer-reviewed chapters featuring new methods, models, and applications based on computational intelligence. Discover cutting-edge tools to support smart, efficient decision-making in complex, real-world scenarios. Organized into three parts—prescriptive analytics, soft computing models, and practical case studies—it spans domains such as healthcare, energy, mobility, finance, and public services. Readers ...
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Frolov O. V., Safin R. N., Tsoy T. G. и др., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2025 Vol. 167 No. 4 P. 786–805
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Springer, 2026.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Springer, 2026.
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Song J., Bai Y., Svinin M. и др., Artificial Life and Robotics 2026 P. 1–13
Добавлено: 17 марта 2026 г.
Карцев А. И., Physics of Metals and Metallography 2025 Vol. 125 No. 14 P. 1935–1939
Добавлено: 16 марта 2026 г.
Kurtc V., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences 2025 No. 295 P. 229–240
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Kiselev G., Прохоров А. В., Journal of Mathematical Sciences. Vol. 295, No. 2, December, 2025. Mathematical Modeling and AI for Traffic Flows on Networks and Related Topics 2025 No. 295 P. 185–196
Добавлено: 12 марта 2026 г.
Миколаенко В. В., Конюшенко М. Н., Стулков Л. Д., Механическое оборудование металлургических заводов 2025 № 2(25) С. 23–30
Испытания на одноосное растяжение плоских образцов при выполнении условий сверхпластичности широко применяются для определения деформационного поведения материалов, однако стандартная интерпретация результатов опирается на гипотезу идеального одноосного напряжённого состояния и часто не учитывает влияние геометрии образца и течения материала из захватных зон в рабочую область. Это приводит к искажению кривых «напряжение-деформация» и, как следствие, к снижению ...
Добавлено: 5 марта 2026 г.
Миколаенко В. В., Анохин В. В., Кудряшов М. Д., В кн.: Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов имени Е.В. Арменского. Материалы конференции.: М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2022.
Сверхпластическая газовая формовка – это один из способов обработки материалов давлением, используемый при производстве тонкостенных изделий сложной геометрической формы. Для проектирования технологических режимов производства таких изделий используется компьютерное моделирование технологического процесса, для которого необходимо задать свойства материала. Основной экспериментальный метод исследования свойств сверхпластичных материалов – одноосное растяжение плоских образцов с постоянной скоростью деформации. Однако, стандартная ...
Добавлено: 12 декабря 2024 г.
Dmitriy Demin, Ilya Grebenkin, International Journal of Advanced Manufacturing Technology 2024 Vol. 133 No. 7 P. 3461–3473
It is well known that residual stresses and accumulated deformations during drawing processes can influence mechanical properties of the resulting products. This paper proposes the use of machine learning methods, such as artificial neural networks (ANN) and polynomial regression, to gain insight into the nature of these distributions across the cross-section of round wires. The ...
Добавлено: 17 июля 2024 г.
Разоренова А. М., Yavich N., Malovichko M. и др., , in: Machine Learning in Clinical Neuroimaging and Radiogenomics in Neuro-oncology. Third International Workshop, MLCN 2020, and Second International Workshop, RNO-AI 2020. Lecture Notes in Computer ScienceVol. 12449: Machine Learning in Clinical Neuroimaging and Radiogenomics in Neuro-oncology.: Springer, 2020. Ch. 5 P. 45–55.
Добавлено: 10 декабря 2020 г.
Добавлено: 10 ноября 2020 г.
Аксенов С. А., Kolesnikov A., Mikhaylovskaya A., Journal of Materials Processing Technology 2016 Vol. 237 P. 88–95
Добавлено: 7 декабря 2015 г.
Aksenov Sergey, Puzino Yuriy, Mazur I., , in: Metal 2015. 23rd International Conference on Metallurgy and Materials, Conference proceedings.: Brno: TANGER, 2015.
Добавлено: 20 ноября 2015 г.