Описаны датчики, используемые в области автоматизированных систем управления, рас-смотрены их преимущества и недостатки. Также рассмотрена индуктивная модификация соленоидно-го преобразователя больших перемещений. На основе экспериментальных исследований в области индуктивных датчиков соленоидного типа даны принципиальная электрическая схема и расчет одной из выполненных конструкций преобразователя, изготовленных специалистами Сумгаитского государ-ственного университета. Задача в области автоматизированных систем управления технологическими процессами производств – систематизированные измерения технологических величин. На основе принципиальных схем и расчетных формул даны практические рекомендации по выбору параметров датчиков, а также проведенными экспериментальными исследованиями разрабатываются датчики перемещения, уровня, давления, а также параметры вибраций, прилагаются разработанные лучшие образцы датчиков. Применяемые индуктивные датчики перемещения в нефтехимической, а также в химической промышленности широко используются при создании различных информационно-измерительных и управляющих систем (ИИУС) и выполняют в них наиболее важные функции в узлах ИИС. Главное отличие этих датчиков от других средств линейно-угловых измерений заключается в наличии основного индуктивного измерительного преобразователя, с помощью которого измеряе-мое перемещение преобразуется в изменение полного электрического сопротивления катушки индук-тивности, что является актуальным. Цель: анализ степени разработки датчиков перемещения индук-тивного преобразователя больших перемещений соленоидного типа в химической промышленности. Результаты: представлен преобразователь перемещения соленоидного типа, в котором подвижный элемент выполнен в виде трубчатого ферромагнитного сердечника, управляет индуктивностью длин-ной равномерной намотанной с резисторами секционированной катушки, чем обеспечена возмож-ность отделить подвижный элемент от катушки индуктивности металлической перегородкой. Практи-ческая значимость: получено уравнение выходной характеристики преобразователя, которое может быть использовано при расчете и проектировании индуктивных датчиков. Приведены принципиальные конструктивная и электрическая схемы преобразователя и его основные технические данные. На ос-нове описанного преобразователя разработана индуктивная модификация уровнемера жидкого хло-ра, который в настоящее время успешно эксплуатируется в одной из цистерн (танков) цеха хлора Сумгаитского завода «Оргсинтез», находящегося в составе Технологического парка Сумгаита.
Ключевые слова: индуктивный преобразователь, большие перемещения, секционный соленоид, подвижный сердечник, шунтирующие резисторы, измерительный мост, уравнение характеристики, металлическая перегородка, уровнемер.

Амирасланов Бахруз Курбан оглы (Сумгаит, Азербайджанская Республика) – кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры «Информационные технологии и программирование» Сумгаитского государственного университета (AZ5008, Сумгаит, ул. Баку, 230,
e-mail: amiraslanov_bk@mail.ru).

Муталлимова Анаханум Сахиб кызы (Баку, Азербайджанская Республика) – кандидат технических наук, преподаватель кафедры «Приборная инженерия» Азербайджанского государственного университета нефти и промышленности (AZ1009, Баку, пр. Азадлыг, 34, e-mail: a_mutallimova69@inbox.ru).

Адыгезалов Вугар Сахиб оглы (Сумгаит, Азербайджанская Республика) – старший лаборант кафедры «Электротехники и энергетики» Сумгаитского государственного университета (AZ 5008, Сумгаит, ул. Баку, 230, e-mail: adigezalzade.vuqar@mail.ru).

1. Агейкин, Д.И. Датчики контроля и регулирования / Д.И. Агейкин, Е.Н. Костина, Н.Н. Кузнецова. – М.: Машиностроение, 1965. – 628 с.
2. А.с. 488074 СССР. Индуктивный уровнемер / Ю.А. Гаркуша, И.И. Романенко // Открытия. Изобретения. – 1975. – № 38.
3. Виглеб, Г. Датчики (пер. с нем.) / Г. Виглеб. – М.: Мир, 1989. – 196 с.
4. Гахраманов, Н.Ф. К определению характеристики преобразователей со ступенчатой катушкой / Н.Ф. Гахраманов, В.С. Адыгезалов // Электротехника. – 2002. – № 8. – С. 36–38.
5. Модернизация уровнемера хлора УХ-1 / Н.Ф. Гахраманов, В.С. Адыгезалов, Р.С. Джамилов, Т.Т. Алиев // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2002. – № 6. – С. 38–39.
6. Adygezalov, S.V. Meter of level of liquid chlorine of UKh-2M2 type / S.V. Adygezalov, I.R. Kerimov, V.S. Adygezalov // Khimicheskaya Promyshlennost. – 2001. – № 9. – P. 55–57. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
7. Inductive modification of UH-1 chlorine level-meter / N.F. Gakhra­manov, V.S. Adygezalov, R.S. Dzhamilov, T.T. Aliev // Pribory i Sistemy Upravleniya. – 2004. – № 6. – P. 42–44. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
8. Adygezalov, V.S. A transformer-type short-core transducer of large displacements / V.S. Adygezalov // Elektrichestvo. – 2004. – № 5. – P. 50–55. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
9. Gakhramanov, N.F. Solenoid differential – transformer sensor of movement / N.F. Gakhramanov, V.S. Adygezalov // Elektrotekhnika. – 2004. – № 1. – P. 56–59. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
10. Adygezalov, V.S. The inductive the converter of the big moving with the short core / V.S. Adygezalov // Elektrotekhnika. – 2004. – № 11. – P. 56–59. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
11. Adygezalov, V.S. Inductive solenoidal motion converter / V.S. Adygezalov // Russian Electrical Engineering. – 2005. – 76(7). – P. 43–46. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
12. Adygezalov, V.S. The use of a floating electromagnetic level gauge in surface oil tanks / V.S. Adygezalov // Measurement Techniques. – 2005. – 48 (5). – P. 482–486. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
13. Adygezalov, V.S. Inductive large-displacement converter with a short core / V.S. Adygezalov // Russian Electrical Engineering. – 2004. – № 75 (11). – P. 72–76. – URL: https://www.scopus.com/authid/detail.uri?authorId=6603525023&origin=AuthorEval
14. Гусейнов, Т.К. Трубчатые резонаторы современных вибра­ционно-частотных плотномеров жидкости / Т.К. Гусейнов, Б.К. Ами­расланов // İnformasiya sistemləri və texnologiyalar: nailiyyətlər və perspek­tivlər. III Beynəlxalq elmi konfransın materialları, Sumqayıt, 2022. – P. 50–51.
15. Пат. İ 2008 0025 от 28.01.2008 (Азербайджан). Резонансный датчик плотности / Т.К. Гусейнов, И.М. Абдуллаев, Б.К. Амирасланов.
16. Theoretical and experimental study of vibration-amplitude liquid densimeter on the basis of a high-quality tubular resonator / T.K. Huseynov, B.K. Amiraslanov, T.T. Gadirova, N.A. Abdulova, K.R. Haciyeva // International Scientific and Technical Conference: SES-2019, Scopus preview. E3S Web of Conferences 124, 03004 (2019). – Kazan, Russia, 2019. – P. 18–20. – URL: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2019E3SWC.12403004H/abstract
17. Influence of the pressure of the measured liquid on the readings of vibration-frequency density sensors in the chemical industry / B.K. Ami­raslanov, N.A. Abdulova, S.C. Abdullayeva, A.S. Huseynov, A.İ. Kravets // III International conference mip: engineering-2021: Advanced technologies in material science, mechanical and automation engineering, Scopus preview. E3S Web of Conferences. – Krasnoyarsk, Russia, 2021. – P. 129–135. – URL: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021AIPC.2402c0001A/abstract
18. Шарапов, В.И. Датчики / В.И. Шарапов. – М.: Техносфера, 2012. – 54 с.
19. Фрайден, Дж. Современные датчики: справочник (пер. с англ.) / Дж. Фрайден. – М.: Техносфера, 2005. – 567 с.
20. Гоцеридзе, Р. Анализ работы датчиков сил и линейных перемещений с последовательными LC-контурами / Р. Гоцеридзе, Ю. Нигусов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. – 117 с.
21. Бражников, Н.И. Ультразвуковые методы измерения плотности вещества / Н.И. Бражников // Приборы и системы управления. – 1976. – № 10. – С. 17–21.
22. Бесконтактный ультразвуковой измеритель плотности жидкости. – URL: http://rips.city.tomsk.net/plotnost.htm
23. Плотномер радиоизотопный общепромышленного назначения типа ПР.1027. – URL: www.measurement.ru/gk/sostav/061059. htm
24. Вибрационный плотномер жидких сред ПРК-02 / Ю.Г. Абро­симов, Ю.Б. Баранов, В.И. Зверев, С.А. Корнеев // Датчики и системы. – 2005. – № 1. – С. 46–49.
25. Liquid density meters. – URL: www. yokogawa.com/an/dm8c/an-dm 8–001 en.htm
26. Индуктивный преобразователь перемещения ISAN EC41A-43P-8-PS4. – URL: https://teko-com.ru/product/isan-ec41a-43p-8-ps4.html
27. Строганов, Д.А. Исследование и разработка индуктивных датчиков перемещения для информационно-измерительных и управляющих систем: автореф. дис. ... канд. техн. наук / Д.А. Строганов; Моск. гос. ун-т приборостроения и информатики. – М., 2012.
28. Федотов, А.В. Теория и расчет индуктивных датчиков перемещений для систем автоматического контроля: монография / А.В. Федотов. – Омск: Изд-во ОмГТУ, 2011. – 176 с.
29. Терещенко, Е.М. Сенсоры и датчики физических величин: методические рекомендации для проведения практических работ по дисциплине «Сенсоры и датчики физических величин» / Е.М. Терещенко; Юго-Зап. гос. ун-т. – Курск, 2018. – 34 с.
30. Сергеев, С.А. Индуктивные датчики линейных перемещений / Е.М. Терещенко // Теория и проектирования датчиков, приборов и систем. – 2001. – № 11.
31. Строганов, Д.А. Система автоматизированного проектирования индуктивных измерительных приборов / Д.А. Строганов // Приборостроение: межвуз. сб. науч. тр. – М.: МГУТТИ, 2007. – С. 137–141.
32. Строганов, Д.А. Структурно-математические модели индуктивных измерительных устройств / Д.А. Строганов, А.Г. Щепетов // Приборы. – 2011. – № 5 (131). – С. 4–12.

В стандарте ISO TS16949:2009 нестабильность самого изучаемого объекта или процесса четко отделена от неопределённостей, вызванных самой измерительной системой. Следовательно, методологию анализа измерительных систем можно считать вполне пригодной для применения к системам дистанционного зондирования, если обобщенным объектом измерения считать сумму самого объекта и влияние внешних факторов, воздействующих на этот объект, приводящих как к систематическим, так и случайным погрешностям измерений. Цель исследования: построение общей структурно-блочной модели системы дистанционного зондирования и дальнейшая оптимизация указанной модели. Методы: использован принцип системного анализа, заключающийся в построении возможных моделей, дальнейшей оптимизации этих моделей и синтезе наилучшего варианта построения системы. Результаты: показано, что системный подход к анализу системы дистанционного зондирования и дальнейший синтез оптимальной модели обеспечивают формирование максимальной величины отраженного сигнала путем определения оптимальных взаимосвязей в системе. Разработаны две модели и соответствующие методики анализа и оптимизации систем дистанционного зондирования в двух разновидностях: а) для систем с одним воздействующим фактором; б) для систем с двумя взаимосвязанными воздействующими факторами. В качестве примера сформулирована и решена задача анализа оптимизации и синтеза системы дистанционного зондирования морской поверхности по второй модели синтеза. Практическая значимость предлагаемого метода в конкретной сфере применения состоит в выявлении двух воздействующих факторов: внешнего фактора – скорости ветра, воздействующего на коэффициент отражения, и внутреннего фактора – высоты волн. При этом внешнее воздействие создает внутреннее воздействие – морские волны, высота которых так или иначе воздействует на результат дистанционного зондирования. Таким образом, задача оптимизации конкретизируется и переводится на вопрос о нахождении оптимальной взаимосвязи между внешним и внутренним воздействующими факторами.

Ключевые слова: дистанционное зондирование, синтез, измерительные системы, оптимизация, морская поверхность.

Асадов Хикмет Гамид оглы (Баку, Азербайджанская Республика) – доктор технических наук, профессор НИИ аэрокосмической информатики Национального аэрокосмического агентства (AZ1145, Баку, ул. С.С. Ахундова, 1, e-mail: asadzade@rambler.ru).

Абилова Наргиз Шамил гызы (Баку, Азербайджанская Республика) – докторант (аспирант), заместитель началника отдела НИИ аэрокосмической информатики Национального аэрокосмического агентства (AZ1145, Баку, ул. С.С. Ахундова, 1, е-mail: nergiz.ebilova36@gmail.com).

Нуриева Лале Имран гызы (Баку, Азербайджанская Республика) – заместитель начальника отдела НИИ аэрокосмической информатики Национального аэрокосмического агентства (AZ1145, Баку, ул. С.С. Ахундов, 1, е-mail: nuieva.l@inbox.ru).

1. Спицина, И.А. С40 Системный анализ и моделирование информационных систем: учеб. пособие / И.А. Спицина, К.А. Аксенов. – Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2021. – 118 с.
2. Measurement system analysis (MSA). – URL: https://lsssimp­lified.com/measurement-system-analysis-msa-overview/
3. Measurement system analysis (MSA): Fourth edition. – URL: https://otc.com.my/main-course/measurement-system-analysis-msa-4th-edition/
4. Measurement system analysis guideline. – URL: https://sixsigma­studyguide.com/measurement-systems-analysis/
5. Montgomery, D.C. Statistical quality control: a modern introduction / D.C. Montgomery. – 6th ed. – New York, 2009.
6. Kerekes, J.P. Modeling, simulation and analysis of optical remote sensing systems / J.P. Kerekes, D.A. Landgrebe // School of electrical engineering purdue university, 1989.
7. Yang, Q. Design of front-end amplifier for optical receiver in 0.5 micrometer CMOS technology / Q. Yang // MSc Thesis, University of Hawai, Hawai, 2005.
8.  Principles and features of single-photon avalanche diode arrays / F. Zappa, S. Tisa, A. Tosi, S. Cova // Sensors and Actuators A. – 2007. –Vol. 140, No. 1. – P. 103–112. DOI: 10.1016/j.sna.2007.06.021
9. Kamrani, E. Premature edge breakdown prevention techniques in APD fabrication / E. Kamrani, F. Lesage, M. Sawan // The 10th IEEE International NEWCAS Conference, Montreal, 17–20 June 2012, Montreal. – P. 345–348. DOI: 10.1109/NEWCAS.2012.6329027
10. Kamrani, E. Fully integrated CMOS avalanche photodiode and distributed-gain TIA for CWfNIRS / E. Kamrani, M. Sawan // The IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS2011). – San Diego, 10–12 November 2011. – P. 317–320. DOI: 10.1109/BioCAS.2011.6107791
11. Kamrani, E. Tunable, lowpower, high-gain transimpedance amplifier for fNIRS photoreceiver front-end / E. Kamrani, A. Sultana, M. Sawan // The 54th IEEE International Midwest Symposium on Circuits and Systems (MWSCAS). – Seoul, 7–10 August 2011. – P. 1–4. DOI: 10.1109/MWSCAS.2011.6026338
12. Эльсгольц, Л.Э. Дифференциальные уравнения и вариационное исчисление / Л.Э. Эльсгольц. – М.: Наука, 1974. – С. 432.
13.  Галеев, Э.М. Оптимизация: теория, примеры, задачи / Э.М. Галеев, В.М. Тихомиров. – М.: Элиториал УРСС, 2000. – 320 с.
14. Экланд, И. Выпуклый анализ и вариационные проблемы / И. Экланд, Р. Темам. – М.: Мир, 1979.
15. Алексеев, В.М. Сборник задач по оптимизации. Теория. Примеры. Задачи: учеб. пособие / В.М. Алексеев, Э.М. Галеев, В.М. Тихомиров. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. – 256 с.
16. Automatic extraction of building boundaries using aerial LiDAR data / R.S. Wang, Y. Hu, H.Y. Wu, J. Wang // Journal of Applied Remote Sensing. – 2016. – 10 (1). – P. 16–22.
17. Measurements of the time-varying freesurface profile across the swash zone obtained using an industrial LIDAR / C.E. Blenkingsopp, M.A. Mole, I.L. Turner, W.L. Peirson // Coastal Engineering. – 2010. – 57. – P. 1059–1065.
18. Allis, M.J. Application of LIDAR as a measurement tool for waves / M.J. Allis, W.L. Peirson, M.L. Banner // Proceedings of the Twenty-first International Offshore and Polar Engineering Conference. – USA, Maui, Hawaii, International Society of Offshore and Polar Engineers. – 2011. – P. 19–24.
19. Application of LiDAR technology for measurement of time-varying free-surface profiles in a laboratory wave flume / C.E. Blenkingsopp, I.L. Turner, M.J. Allis, W.L. Peirson, L.E. Garden // Coastal Engineering. – 2012. – 68. – P. 1–5.
20. In situ determination of the remote sensing reflectance: an inter-comparison / G. Zibordi, K. Ruddick, I. Ansko, G. Moore, S. Kratzer, J. Icely, A. Reinart // Ocean Sci. – 2012. – 8. – P. 567–586.
21. Laws, R. Rough seas and time-lapse seismic / R. Laws, E. Kragh // Geophysical Prospecting. – 2002. – 50, no. 2. – P. 195–208.
22. Orji, O. Imaging the sea surface using a dual-sensor towed streamer / O. Orji, W. Söllner, L.J. Gelius // Geophysics. – 2010. – 75, no. 6. – V111–V118.
23. Orji, O. Effects of time-varying sea surface in marine seismic data / O. Orji, W. Söllner, L.J. Gelius // Geophysics. – 2012. – Vol. 77 (3). – P. P33–P43.
24. On data-independent multicomponent interpolators and the use of priors for optimal reconstruction and 3D up/down separation of pressure wavefields / K. Özdemir, A. Özbek, D.-J. Van Manen, M. Vassallo // Geophysics. – 2010. – 75, no. 6. – WB39–WB51.
25. Parkes, G. Acquisition system that extracts the earth response from seismic data / G. Parkes, S. Hegna // First Break. – 2011. – 29, no. 12. – P. 81–87.
26. Seaborne measurements of near infrared water-leaving reflectance – the similarity spectrum for turbid waters / K. Ruddick, V. De Cauwer, Y. Park, G. Moore // Limnol. Oceanogr. – 2006. – 51. – P. 1167–1179.

Рассматривается проблема организации взаимодействия элементов управляющих информационно-вычислительных систем. Объектом исследования является информационное, алгоритмическое и программное обеспечение управляющих компонентов иерархических систем управления, мониторинга и диагностирования информационно-вычислительных сетей. Цель исследования – разработка и анализ подходов к организации взаимодействия управляющих элементов информационно-вычислительных сетей разных уровней иерархии. Рассмотрен типовой вариант построения двухуровневой системы управления, мониторинга и диагностирования информационно-вычислительных сетей, определены способы взаимодействия между уровнями. В качестве одного из вариантов межуровневого взаимодействия выбран способ однонаправленной передачи данных между уровнями системы. При необходимости этот способ можно использовать для взаимодействия между смежными системами, относящимися к одному уровню иерархии. Выполнен анализ существующих реализаций выбранного способа взаимодействия, определены требования к разрабатываемой системе однонаправленной передачи данных. Для этого разработаны модели однонаправленного взаимодействия между уровнями иерархии системы управления, алгоритмы и протоколы передачи служебной информации, описана автоматная модель протокола в виде графов переходов между состояниями программных модулей передатчика и приемника. Выполнена практическая реализация программных модулей передатчика и приемника, которые интегрируются в прикладное программное обеспечение серверных компонентов системы управления, мониторинга и диагностирования информационно-вычислительных сетей соответствующих уровней иерархии. Предложенный протокол позволяет не только выполнять передачу данных, но и обеспечивает контроль состояния канала передачи от нижестоящей системы к системе верхнего уровня. Проведены экспериментальные исследования, которые показали работоспособность разработанных моделей и алгоритмов, а также полноту и корректность передаваемой информации.

Ключевые слова: информационно-вычислительные системы, иерархия, сети передачи данных, программное обеспечение, алгоритмы взаимодействия, протоколы обмена данными.

Фрейман Владимир Исаакович (Пермь, Российская Федерация) – доктор технических наук, доцент, профессор кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: vifrejman@pstu.ru).

Гаврилов Алексей Викторович (Пермь, Российская Федерация) – старший преподаватель кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: gaval@pstu.ru).

1. Фрейман, В.И. Разработка и исследование диагностических моделей коммуникационных элементов систем управления / В.И. Фрейман // Вестник Поволж. гос. технол. ун-та. Сер. Радиотехнические и инфокоммуникационные системы. – 2017. – № 4 (36). – С. 33–45.
2. Гаврилов, А.В. Моделирование процесса сбора информации с распределенных объектов на основе технологий ячеистых сетей / А.В. Гаврилов, В.И. Фрейман // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций: материалы всерос. науч.-техн. конф. – Самара, 2023. – С. 177–179.
3. Фрейман, В.И. Диагностирование и оценка состояния элементов систем управления распределенными инфраструктурами / В.И. Фрейман, А.А. Южаков // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2018. – Т. 19, № 2. – С. 86–94.
4. Research on new integrated network management system based on SDN / H. Wang, Z. Hongwei, W. Chen, X. Cai, Y. Guo, W. Zhang // IEEE 6th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC). – 2022. – P. 484–488. DOI: 10.1109/ITOEC53115.2022.9734613
5. Gavrilov, A.V. Mobile ad hoc network management and routing efficiency / A.V. Gavrilov, M.V. Kavalerov // Proceedings of the 2022 Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, ElConRus 2022. – 2022. – P. 27–30.
6. Multi-Agent Based Autonomic Network Management Architecture / S.T. Arzo, R. Bassoli, F. Granelli, F.H.P. Fitzek // IEEE Transactions on Network and Service Management. – Sept. 2021. – Vol. 18, no. 3. – P. 3595–3618. DOI: 10.1109/TNSM.2021.3059752
7. Recommendation ITU-T M.3010 (02/2000). Principles for a telecommunications management network // Telecommunication standardization sector of International Telecommunication Union. – URL: https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-M.3010-200002-I!!PDF-E&type=items (дата обращения: 04.02.2024).
8. Фрейман, В.И. К вопросу о проектировании и реализации элементов и устройств распределенных информационно-управляющих систем / В.И. Фрейман // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 30. – С. 28–49.
9. Recommendation ITU-T X.701 (08/1997). Information technology – Open Systems Interconnection – Systems management overview // Telecommunication standardization sector of International Telecommunication Union. – URL: https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-X.701-199708-I!!PDF-E&type=items (дата обращения: 04.02.2024).
10. Hierarchical network management: a scalable and dynamic mobile agent-based approach / D. Gavalas, D. Greenwood, M. Ghanbari, M. O'Mahony // Computer Networks. – 2002. – Vol. 38, iss. 6. – P. 693–711. – URL: https://doi.org/10.1016/S1389-1286(01)00277-8
11. Recommendation ITU-T M.3017 (06/2003). Framework for the integrated management of hybrid circuit/packet networks / Telecommunication standardization sector of International Telecommunication Union. – URL: https://www.itu.int/rec/dologin_pub.asp?lang=e&id=T-REC-M.3017-200306-I!!PDF-E&type=items (дата обращения: 04.02.2024).
12. Management engine using hierarchical role model: A new management platform for virtual networks / W. Shen, K. Minato, Y. Tsukishima, K. Shimano // IFIP/IEEE International Symposium on Integrated Network Management (IM 2013). – 2013. – P. 1413–1418.
13. Dengke, Z. Network management mechanism of the high-speed railway broadband communication system / Z. Dengke, Z. Changwen, Z. Gang // 4th IEEE International Conference on Network Infrastructure and Digital Content. – 2014. – P. 444–448. DOI: 10.1109/ICNIDC.2014.7000342
14. Zhang, Y. Web-based network management system revolving about database / Y. Zhang, D. Jiang // International Seminar on Business and Information Management. – 2008. – P. 263–266. DOI: 10.1109/ISBIM.2008.68
15. Hamed, Okhravi. Data diodes in support of trustworthy cyber infrastructure / Hamed Okhravi, F.T. Sheldon, J. Haines // Energy Systems – Optimization and Security Challenges in Smart Power Grids, Springer Berlin Heidelberg, 2013. p. 204.
16. Архангельская, А.В. О тестировании макета однонаправленного шлюза / А.В. Архангельская, В.Г. Архангельский, В.В. Калмыков // Безопасность информационных технологий. – 2014. – Т. 21, № 3. – С. 44–54.
17. Malcolm W. Stevens. An implementation of an optical data diode / Malcolm W. Stevens // Electronics and Surveillance Research Laboratory (DSTO), Technical Report - DSTO-TR-0785, May 1999. – P. 30.
18. Unidirectional data transfer system platform design and implementation on general NICs / Yeop Chang, KyoungHo Kim, Heemin Kim, Woonyon Kim // Proceeding of International Conference on Platform Technology and Service (PlatCon-14), 2014. – Р. 2.
19. Heo, Y. Development of unidirectional security gateway appliance using intel 82580EB NIC interface / Y. Heo, J. Na // International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). – 2016. – P. 1194–1196.
20. Kim, B.-K. Design of unidirectional security gateway system for secure monitoring of OPC-UA data / B.-K. Kim, Y.-J. Heo, J.-C. Na // International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC). – 2017. – P. 1287–1288. DOI: 10.1109/ICTC.2017.8190923
21. Design of unidirectional security gateway device for secure data transfer / Pham Thi Huyen, Dinh The Cuong, Dao Tuan Hung, Luu Duc Anh, Dong Xuan Chinh // The 14th National Conference on Fundamental and Applied Information Technology Research (FAIR'2021). – 2021. – P. 588–593.
22. Воронцов, А.Г. Организация однонаправленных сетей передачи информации в условиях защищённой среды / А.Г. Воронцов, С.А. Петунин // Вопросы кибербезопасности. – 2017. – № 2 (20). – С. 21–29.
23. Lagadec Philippe. Diode réseau et ExeFilter: 2 projets pour des interconnexions sécurisées / Philippe Lagadec // Symposium sur la Sécurité des Technologies de l'Information et des Communications (SSTIC06). – 2006. – P. 130–142.
24. Dariusz Rogowski. Software support for common criteria security development process on the example of a data diode / Dariusz Rogowski // Proceedings of the Ninth International Conference on Dependability and Complex Systems DepCoS-RELCOMEX. – 2014. – P. 367–368. DOI: 10.1007/978-3-319-07013-1_35
25. Qt | Tools for each stage of software development lifecycle: сайт. – URL: https://www.qt.io (дата обращения: 04.02.2024).
26. Total Commander – home: сайт. – URL: https://www.ghisler.com (дата обращения: 04.02.2024).

Стандартные инструменты статистического прогнозирования, такие как экстраполяция
и аппроксимация, как правило, не позволяют достичь достаточной точности результатов в критически важных областях науки и техники. Это связано, кроме прочего, с тем, что в процессе обработки данных не учитываются связи и взаимные зависимости между анализируемыми исходными параметрами. Одним из современных средств решения данной проблемы являются искусственные нейронные сети. Целью исследования является повышение точности численных прогнозов. Для этого авторы предлагают использовать не отдельную нейронную сеть, а целый ансамбль нейросетевых модулей. Структура специализированной каскадной многомодульной вычислительной системы определяется в строгом соответствии с выявленными на предварительном этапе зависимостями между анализируемыми факторами. Методы: авторами разработан параллельный алгоритм, позволяющий формировать из исходных данных специальную фрагментированную обучающую выборку, учитывающую все выявленные логические зависимости. Каскад модулей синтезируется с использованием параллельного метода ассемблирования нейросетевых модулей. Для проверки корректности работы специализированной системы и оценки основных метрик была выполнена её программная реализация в среде MatLab. Результаты экспериментов показали увеличение точности прогнозов почти на 15 %. Поскольку особой и крайне важной задачей является повышение качества краткосрочного прогнозирования в системах реального времени, авторами было спроектировано и аппаратно реализовано операционное устройство на базе ПЛИС Cyclone IV. Нейроны и базовые фрагменты каскада реализованы
в САПР Quartus II как отдельные элементы библиотеки. Эксперименты на аппаратном прототипе операционного устройства показали ускорение обработки исходных выборок в 30–50 раз по сравнению с программной версией. Сокращение времени формирования наиболее вероятного прогнозируемого решения (значения) при сохранении высокой точности результата крайне важно для использования подобных операционных устройств в системах реального времени и критически важных программных приложениях.

Ключевые слова: прогнозирование, специализированная система, искусственная нейронная сеть, нейросетевой модуль, обучающая выборка, фрагментирование, алгоритм обучения, каскадирование, САПР, ПЛИС.

Крутиков Александр Константинович (Киров, Российская Федерация) – старший преподаватель кафедры «Электронные вычислительные машины» Вятского государственного университета (610000, Киров, ул. Московская, 36, e-mail: yadrodisk@yandex.ru).

1. Chakraborty, S. Introduction to the special issue on transportation cyber-physical systems / S. Chakraborty, T. He // ACM Transactions on Cyber-Physical Systems. – 2020. – Vol. 4. – P. 1–3.
2. Learning-oriented reliability improvement of computing systems from transistor to application leve / B. Ranjbar, F. Klemme, P.R. Genssler, H. Amrouch, J. Jung, S. Dave, H. So // Design, Automation & Test in Europe Conference & Exhibition (DATE). – 2023. – P. 1–10.
3. Simulation approach to reliability analysis of WAMPAC system / Y. Zhang, M. Larsson, B. Pal, N.F. Thornhill // IEEE Power & Energy Society Innovative Smart Grid Technologies Conference (ISGT). – 2015. – P. 43–52.
4. Басыров, А.Г. Прогнозирование полного отказа специализированной вычислительной системы / А.Г. Басыров, В.В. Кузнецов, В.Г. Трехов // Вестник Российского нового университета. Сер. Сложные системы: модели, анализ и управление. – 2020. – № 4. – С. 97–103. DOI: 10.25586/RNU.V9187.20.04.P.097
5. Covid-caps: a capsule network-based framework for identifcation of COVID-19 cases from x-ray images / P. Afshar, S. Heidarian, F. Naderkhani, A. Oikonomou, K. Plataniotis, A. Mohammadi // Pattern Recogn Lett. – 2020. – Vol. 138. – P. 638–643.
6. Development and validation of a deep-learning algorithm for the detection of polyps during colonoscopy / P. Wang, X. Xiao, J.R.G. Brown [et al.] // Nature Biomedical Engineering. – 2018. – Vol. 2. – P. 741–748.
7. Юшкин, В.Н. Проблемы спортивного прогнозирования / В.Н. Юшкин // Ученые записки Университета им. П.Ф, Лесгафта. – 2021. – №4 (194). – C. 473–478.
8. Жуков, С.В. Использование нейронных сетей в построении оптимальной тренировочной траектории в биатлоне / С.В. Жуков, А.В. Зеленский // Учёные записки университета им. П.Ф. Лесгафта. – 2017. – № 5 (147). – С. 81–88.
9. Реуцкая, Е.А. Комплексная система диагностики лыжников-гонщиков с целью определения перспективности и прогнозирования предраположенности к высоким спортивным результатам / Е.А. Реуцкая // Наука и спорт: современные тенденции. – 2022. – Т. 10, № 4. – С. 79–87.
10. Использование методов гребневой регрессии при объединении прогнозов / А.А. Френкель, Н.Н. Волкова, А.А. Сурков, Э.И. Романюк // Финансы: теория и практика. – 2018. – 22 (4). – С. 6–17.
11. Murphy, K.P. Probabilistic machine learning [Электронный ресурс] / K.P. Murphy. – URL: https://probml.github.io/pml-book/ (дата обращения: 12.02.2024).
12. Glazunova, A.M. Forecasting power system state variables on the basis of dynamic state estimation and artificial neural networks / A.M. Glazunova // SIBIRCON-2010. International Conference on Computational Technologies in Electrical and Electronics Engineering. Irkutsk. – 2010. – Vol. 2. – P. 482–487.
13. Дегтярёв, К.Ю. Применение специализированных компьютерных программ и методов, основанных на нечетких временных рядах, для краткосрочного прогнозирования USD/RUB котировок [Электронный ресурс] / К.Ю. Дегтярёв. – URL: https://www.researchgate.net/publication/326977706 (дата обращения: 08.02.2024).
14. Кенаффик, М. Введение в научное прогнозирование / М. Кенаффик, Ш. Чаттерджи. – Кембридж, Великобритания: Кембриджский университет, 2013. – 216 c.
15.  Neural network application for predictive modeling / K. Tokarev, Yu. Orlova, A. Rogachev, Yu. Rudenko // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. – 2020. – Vol. 905 (1). – P. 1–8.
16. Шагалова, П.А. Нейросетевые технологии в решении задач прогнозирования / П.А. Шагалова, Д.А. Ляхманов // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6.
17. Li, B. Sports risk prediction model based on automatic encoder and convolutional neural network / B. Li, L. Wang, Q. Jiang // Applied Sciences. – 2013. – Vol. 13 (13). DOI: 10.3390/app13137839
18. Time series prediction method based on variant lstm recurrent neural network / J. Hu, X. Wang, Y. Zhang, D. Zhang, M. Zhang, J. Xue // Neural Processing Letters. – 2020. – Vol. 52, № 2. – P. 1485–1500. DOI: 10.1007/s11063-020-10319-3
19. Probabilistic forecasting with temporal convolutional neural network / Y. Chen, Y. Kang, Y. Chen, Z. Wang // Neurocomputing. – 2020. – Vol. 399 (1). – P. 491–501.
20. Krutikov, A.K. Evaluation the Efficienty of Forecasting Sports Events Using a Cascade of Artificial Neural Networks Based on FPGA / A.K. Krutikov, V.Y. Meltsov, D.A. Strabykin // Proceedings of ElConRus-2022. – St. Petersburg, ETU LETI. – 2022. – P. 355–360.
21. FPGA-implementation of a prediction module based on a generalized regression neural network / A.K. Krutikov, V.Yu. Meltsov, A.A. Lapitsky, V.S. Rostovtsev // Proceedings of EIConRus–2020. – St. Petersburg, ETU LETI. – 2020. – P. 147–150.
22. Крутиков, А.К. Каскадная структура системы прогнозирования на основе различных моделей искусственных нейронных сетей / А.К. Крутиков // Южно-Сибирский научный вестник. – 2021. – № 1. – С. 46–52.
23. Ассемблирование искусственных нейронных сетей для прогнозирования результатов XXIV зимних Олимпийских Игр 2022 / А.К. Крутиков, В.Ю. Мельцов, Д.А. Страбыкин, В.Д. Подковырин // Современные наукоемкие технологии. – 2021. – № 12-1. – С. 45–51.
24. Deep Learning Toolbox [Электронный ресурс]. – URL: https://exponenta.ru/neural-network-toolbox (дата обращения: 01.02.2024).
25. Лосев, Д.Ю. Прогнозирование параметров режима для противоаварийного управления электроэнергетическими системами / Д.Ю. Лосев // Энергия-2022: материалы Семнадцатой Всерос. (девятой междунар.) науч.-техн. конф. студ., аспир. и молодых ученых. – 2022. – Т. 3. – С. 8.
26. Nigamrutha, V. Stock market value prediction using machine learning concept / V. Nigamrutha, S. Anusuya // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. – 2020. – Vol. 9 (6). – P. 2063–2066. DOI: 10.35940/ijitee.F3908.049620
27. FPGA [Электронный ресурс]. – URL: https://alt.ru/Mikroshemi.html (дата обращения: 01.02.2024).

В настоящее время с бурным развитием информационных технологий всё больше внимания уделяется качеству программных продуктов, в том числе и повышению эффективности их графических пользовательских интерфейсов. Несмотря на многочисленные исследования в области человеко-машинного взаимодействия и постоянное улучшение технологий проектирования интерфейсов, без внимания остаются многочисленные аспекты, влияющие на эффективность восприятия интерфейсов, например, внешние факторы и раздражители. Учёт данных аспектов
и оценка их влияния позволят делать выводы как о возможностях устранения данных факторов, так и возможной модернизации интерфейсов – на способность гибко подстраиваться под окружающую среду. Цель исследования: разработка научно-методических средств, позволяющих проводить оценку влияния внешних факторов и раздражителей на эффективность восприятия графических пользовательских интерфейсов. Методы: автором предложена оригинальная система показателей оценки влияния внешних факторов и раздражителей на эффективность восприятия интерфейсов и на их основе составлен одноимённый алгоритм. Результаты: автором предложено более двадцати показателей оценки влияния внешних факторов и раздражителей на эффективность восприятия интерфейсов, которые распределены по двум группам и трём подгруппам, проведена формализация каждого показателя, что позволяет проводить количественные вычисления по каждому направлению (внешние факторы и раздражители) и каждому показателю, а также за счёт этого гибко изменять детализацию исследования. Предложенный одноимённый алгоритм является инвариантным, позволяя также изменять детализацию исследования, пропуская некоторые шаги, не являющиеся важными в конкретной ситуации. Таким образом, разработанные в настоящей статье научно-методические средства позволяют оценить условия,
в которых находится оператор, работающий с интерфейсом программы, а также сравнивать различные рабочие композиции (например, отдельные помещения) для выбора наиболее подходящей для работы.

Ключевые слова: графический пользовательский интерфейс, алгоритм, внешние факторы и раздражители, эффективность восприятия, оценка.

Вострых Алексей Владимирович (Санкт-Петербург, Российская Федерация) – кандидат технических наук, старший преподаватель кафедры «Прикладная математика и информационные технологии» Санкт-Петербургского университета ГПС МЧС России (196105, Санкт-Петербург, Московский пр., 149, e-mail: a.vostrykh@list.ru).

1. Уэйншенк, С. 100 новых главных принципов дизайна. Как удержать внимание / С. Уэйншенк. – СПб.: Питер, 2016. – 290 c.

2. Уэйншенк, С. Интуитивный веб-дизайн / С. Уэйншенк. – СПб.: Эскмо, 2011. – 160 с.

3. Вострых, А.В. Анализ информационных систем, используемых в МЧС России для мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций / А.В. Вострых // Сервис безопасности в России: опыт, проблемы, перспективы. Мониторинг, предотвращение и ликвидация чрезвычайных ситуаций природного и техногенного характера: материалы междунар. науч.-практ. конф.; г. Санкт-Петербург, 28 октября 2021 г. – СПб.: Изд-во УГПС МЧС России, 2021. – С. 257–260.

4. Раскин, Д. Интерфейс: новые направления в проектировании компьютерных систем / Д. Раскин. – М.: Символ, 2007. – 257 с.

5. Нильсен, Я. Веб-дизайн: анализ удобства использования веб-сайтов по движению глаз / Я. Нильсен, К. Перниче. – М.: Вильямс, 2012. – 480 с.

6. Нильсен, Я. Web-дизайн. Удобство использования Web-сайтов / Нильсен Я. – М.: Вильямс, 2009. – 368 с.

7. Купер, А. Основы проектирования взаимодействия / А. Купер. – СПб.: Питер, 2016. – 681 с.

8. Волошинов, А.В. Математика и искусство / А.В. Волошинов. – М.: Просвещение, 1992. – 344 с.

9. ГОСТ Р 50923-96 Дисплеи. Рабочее место оператора. Общие эргономические требования и требования к производственной среде. Методы измерения. – М.: Стандартинформ, 2008. – 10 с.

10. ГОСТ Р 50948-2001 Средства отображения информации индивидуального пользования. Общие эргономические требования и требования безопасности. – М.: Стандартинформ, 2002. – 13 с.

11. ГОСТ Р 50949-2001. Средства отображения информации индивидуального пользования. Методы измерений и оценки эргономических параметров и параметров безопасности. – М.: Стандартинформ, 2015. – 24 с.

12. Вострых, А.В. Терминологический базис оценки пользовательских интерфейсов: обзор стандартов / А.В. Вострых // Актуальные проблемы инфо-телекоммуникаций в науке и образовании: материалы IX Междунар. науч.-техн. и науч.-метод. конф.; г. Санкт-Петербург, 26–27 февраля 2020 г. – СПб.: Изд-во СПбГУТ им. проф. М.А. Бонч-Бруевича, 2020. – Т. 2. – С. 200–207.

13. Круг, С. Как сделать сайт удобным. Юзабилити по методу Стива Круга / С. Круг. – СПб.: Питер, 2010. – 170 с.

14. Емельянова, Ю.Г. Методы комплексного оценивания когнитивных графических образов / Ю.Г. Емельянова, В.П. Фраленко,
В.М. Хачумов // Программные системы: Теория и приложения. – 2018. – № 3. – C. 49–63.

15. Park, K.S. Human reliability: analysis, prediction, and prevention of human errors / K.S. Park. – Elsevier. New York, 1987. – 340 p.

16. Алефиренко, В.М. Инженерная психология / В.М. Алефиренко, Ю.В. Шамгин. – Минск: БГУИР, 2005. – 13 с.

17. Hartley, V.L. Transmission of information / V.L. Hartley // Bell System Technical Journal. – 1928. – P. 535–563.

18. Диковицкий, В.В. Формализация задачи построения когнитивных пользовательских интерфейсов мульти предметных ИР / В.В. Диковицкий // Информационные технологии. – 2013. – № 5. – С. 90–97.

19. Shannon, C.E. A mathematical theory of communication /
C.E. Shannon // Bell System Technical Journal. – 1948. – P. 379–423.

20. Fitts, P.M. The information capacity of the human motor system in controlling / P.M. Fitts // Journal of Experimental Psychology. – 1954. – Vol. 47 (6). – P. 381–391.

21. Харкевич, А.А. Проблемы кибернетики / А.А. Харкевич. – М.: Физматгиз, 1960. – 57 с.

22. Горячкин, Б.С. Оценка выходных экранных форм автоматизированной системы обработки информации и управления / Б.С. Горячкин // Международный научно-исследовательский журнал. – 2016. – № 10. – C. 24–27.

23. Stickel, C. The XAOS metric – understanding visual complexity as measure of usability / C. Stickel, M. Ebner, A. Holzinger // 6th Symposium of the Workgroup Human-Computer Interaction and Usability Engineering on HCI in Work and Learning, Life and Leisure. – 2010. – P. 278–290.

Проблема повышения эффективности управления высшими учебными заведениями
в последнее время приобретает особое значение. Противостояние России со странами Запада, значительно усилившееся в последние годы, привело к тому, что российские вузы перестали рассматриваться не только в рейтингах мировых зарубежных агентств, но и вообще стали исключаться, как и российские статьи из сборников научных исследований за рубежом.
В результате, пытаясь сохраниться в списках вузов зарубежных рейтинговых агентств, отечественные университеты выполняют во многом бесполезную работу. В связи с этим российские вузы теряют время и деньги на попытки достичь повышения своего положения в зарубежных рейтингах. Целями работы являются осуществление анализа исследований отечественных
и зарубежных ученых в области повышения эффективности управления учреждениями образования и разработка концептуальных положений по совершенствованию качества управления высшими учебными заведениями в России. В качестве материалов, подлежащих анализу,
в работе рассматриваются наиболее существенные исследования российских и зарубежных авторов, изучавших в те или иные годы вопросы управления развитием высших учебных заведений, а также некоторые аналитические статьи и материалы, ставящие перед собой целью достижение аналогичных результатов. В работе используются широко известные методы анализа и сопоставления разнообразных исследований, традиционно применяемые в области управления, и представлены результаты этого анализа и сопоставления работ по повышению качества управления российскими и зарубежными высшими учебными заведениями. Формирование концептуальных положений по повышению эффективности управления высшими учебными заведениями в России должно быть ориентировано не только и не столько на повышение рейтингов университетов, сколько на то, чтобы их деятельность стала гораздо более продуктивной, чем в настоящее время. Этого можно достичь за счет того, если университеты будут развиваться в соответствии с ключевыми задачами развития соответствующих регионов и страны в целом и будут ориентированы не на второстепенные, а на главные магистральные технические направления перспективной динамики народного хозяйства.

Ключевые слова: управление, повышение эффективности, образовательные учреждения, стратегическое развитие, оперативное управление.

Вагнер Александр Рудольфович (Челябинск, Российская Федерация) – кандидат физико-математических наук, ректор Южно-Уральского государственного университета (Национальный исследовательский университет) (454080, Челябинск, ул. Ленина, 76).

Логиновский Олег Витальевич (Челябинск, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Информационно-аналитическое обеспечение управления в социальных и экономических системах» Южно-Уральского государственного университета (Национальный исследовательский университет) (454080, Челябинск, ул. Ленина, 76, e-mail: loginovskiiov@susu.ru).

1. Cohen, M.D. Leadership and Ambiguity: The American College President. A general report prepared for the Carnegie commission on higher education / M.D. Cohen, J.G. March. – McGraw-Hill, New York, NY. – 1972.
2. Weick, K.E. Educational organizations as loosely coupled systems / K.E. Weick // Administrative Science Quarterly. – 1976. – Vol. 21. – P. 1–19.
3. Clark, B.R. The higher education system: academic organization in cross-national perspective / B.R. Clark. – University of California Press, Berkeley, CA. – 1983.
4. Keller, G. Academic strategy: the management revolution in American higher education / Keller G. – JHU Press, 1983.
5. Chaffee, E.E. The concept of strategy: from business to higher education, in Smart, J. (Ed.). / E.E. Chaffee // Higher Education: Handbook of Theory and Research. – Agathon Press, New York, NY. – 1985. – Vol. 1. – P. 133–172.
6. Boldt, D.B. University Strategic Management: a businessman's view / D.B. Boldt // the International Journal of Educational Management. 1991. – Vol. 5, no. 5. DOI: 10.1108/09513549110135616
7. Bryson, J.M. Strategic planning for public and nonprofit organizations / Bryson J.M. – Jossey-Bass, San Francisco, CA. – 1995.
8. Peterson, M.W. Using contextual planning to transform institutions / M.W. Peterson, D.D. Dill, L.A. Mets // Peterson, M.W., Dill, D.D., Mets, L.A. and Associates (Eds), II Planning and Manage-ment in a Changing Environment: A Handbook on Redesigning Postsecondary Institutions. – Jossey-Bass, San Francisco. CA. – 1997. – P. 127–157.
9. Rowley, D.J. Strategic change in colleges and universities: planning to survive and prosper / D.J. Rowley. – Jossey-Bass Higher and Adult Education Series, Jossey-Bass Inc., San Francisco, CA. – 1997.
10. Clark, B.R. Creating entrepreneurial universities: organizational pathways of transformation / B.R. Clark. – Pergamon Press, New York, NY. – 1998.
11. Rhoades, G. Who’s doing it right Strategic activity in public research universities / G. Rhoades // The Review of Higher Education. – 2000. – Vol. 24, no. 1. – P. 41–66.
12. Groves, R.E.V. A critical appreciation of the uses for strategic management thinking, systems and techniques in British universities / R.E.V. Groves, M.W. Pendlebury, D.R. Stiles // Financial Accountability end Management. – 1997. – Vol. 13, no. 4. – P. 293–312.
13. Thys-Clement, F. Strategic management and universities: outcomes of a European survey / F. Thys-Clement, L. Wilkin // Higher Education Management. – 1998. – Vol. 10. – P. 13–28.
14. Bayenet, B. Strategic management of universities evaluation policy and policy evaluation / B. Bayenet, C. Feola, M. Tavemier // Higher Education Management. – 2000. – Vol. 12, no. 2. – P. 65–80.
15. Shattock, M. Strategic management in European universities in an age of increasing institutional self-reliance / M. Shattock // Tertiary education end management. – 2000. – Vol. 6, no. 2. – P. 93–104.
16. Antoinetti, J.-F. Experience of Swiss universities in public eyes / J.-F. Antoinetti, F.C. De Roten, J.-F. Leres // Higher Education in Europe. – 2002. – No. 3.
17. Dyson, R.G. Strategic development and SWOT analysis at the university of Warwick / R.G. Dyson // European Journal of Operational Research. – 2004. – Vol. 152, no. 3. – P. 631–640.
18. Morgan, A. Higher education reform in the Balkans: the Bologna Process / A. Morgan // International Higher Education. – 2004. – URL: https://doi.org/10.6017/ihe.2004.34.7400
19. Poole, D. Moving towards professionalism: the strategic management of international education activities at Australian universities and their faculties of business / D. Poole // Higher Education. – 2001. – Vol. 42, no. 4. – P. 395–435.
20. Chen, Sh. The Features and trends of university development in Australia and China / Sh. Chen // Higher Education Policy. – 2007. – Vol. 20, no. 2. – P. 207–216. DOI: 10.1057/palgrave.hep.8300147
21. В поисках эффективной модели Казахстанского университета: монография / под ред. А.Б. Кожахметова. – Алма-Аты, 2021. – 272 с.
22. Freeman, R.E. Strategic management: a stakeholder approach / R.E. Freeman. – University Press, 2010. – Cambridge.
23. Shattock, M. Managing successful universities / M. Shattock. McGraw-Hill Education, London. – 2010.
24. Hill, C. Strategic management: theory: an integrated approach / C. Hill, G. Jones, M. Schilling. Cengage Learning, Mason, OH. – 2010.
25. Higher education strategy and planning: a professional guide / T. Strike (Ed.). Abingdon: Routledge. – 2018. – 257 p.
26. Liu, Wei. Higher education leadership development: an international comparative approach / Liu Wei // International Journal of Leadership in Education. – 2019. – Vol. 24. – P. 1–19. – URL: https://www.researchgate.net/publication/334183399
27. Cinar, R. Changing conceptualization of innovation in the European Union and its impact on universities: Critical junctures and evolving institutional demands. Research Evaluation / R. Cinar, P. Benneworth, L. Coenen. – 2023. – URL: https://www.researchgate.net/publication/369540035
28. Sulkowski, L. Managing the digital university: paradigms, leadership, and organization / L. Sulkowski. – New York, Routledge. – 2023. – 286 p. DOI: 10.4324/9781003366409
29. Staley, D.J. Alternative universities: speculative design for innovation in higher education / D.J. Staley. – Baltimore, USA, Johns Hopkins University Press. – 2019. – 280 p. – URL: https://muse.jhu.edu/book/66169 (18.08.2023).
30. Cyert, R.M. Creating effective university-industry alliances: an organizational learning perspective / R.M. Cyert, P.S. Goodman // Organizational Dynamics. – 1997. – Vol. 25, no. 4. – P. 45–57.
31. Goddard, J.B. Regional Development Agencies and the knowledge economy: Harnessing the potential of Universities, Environment and Planning / J.B. Goddard, P. Chatterton // Politics and Space. – 1999. – Vol. 17, no. 6. – P. 685–699.
32. Elmuti, D. An over-view of strategic alliances between universities and corporations / D. Elmuti, M. Abebe, M. Nicolosi // Journal of workplace Learning. – 2005. –Vol. 17, no. 1/2. – P. 115–129.
33. Arbo, Peter. Understanding the regional contribution of higher education institutions: A Literature Review / Peter Arbo, Paul Benneworth. OECD, Directorate for Education, OECD Education Working Papers. – 2007. – URL: https://www.researchgate.net/publica­tion/5205708. DOI: 10.1787/161208155312
34. Perkmann, M. How should firms evaluate success in university industry alliances? A performance measurement system / M. Perkmann, A. Neely, K. Walsh // R&D Management. – 2011. – Vol. 41, no. 2. – P. 202–216.
35. Strategic management in universities as a factor of their global competitiveness / V. Parakhina, O. Godina, O. Boris, L. Ushvitsky // International Journal of Educational Management. – 2017. – Vol. 31. – P. 62–75. – URL: https://www.researchgate.net/publication/312155468 (дата обращения: 16.08.2023). DOI: 10.1108/IJEM-03-2016-0053
36. Другова, Е.А. Альтернативные модели университетов будущего: о книге David J. Staley «Alternative universities: speculative design for innovation in higher education» (Baltimore, USA: Johns Hopkins University Press, 2019) / Е.А. Другова // Университетское управление: практика и анализ. – 2020. – Т. 24, № 2. – С. 167–175. DOI: 10.15826/umpa.2020.02.022
37. Лидер, А.М. Современный опыт инженерно-технической подготовки в ведущих зарубежных университетах / А.М. Лидер, И.В. Слесаренко, М.А. Соловьев // Университетское управление: практика и анализ. – 2021. – Т. 25, № 1. – С. 18–34. DOI: 10.15826/umpa.2021.01.002
38. Овчинникова, Н.Э. Анализ концептуальных теоретических подходов к проблеме организации трансфера технологий в зарубежных университетах / Н.Э. Овчинникова, Д.Г. Лазаренко // Университетское управление: практика и анализ. – 2021. – Т. 25, № 1. – С. 62–82. DOI: 10.15826/umpa.2021.01.005
39. Акбердина, В.В. Университет как участник региональной инновационной экосистемы: типология базовых стратегий поведения / В.В. Акбердина, Е.В. Василенко // Университетское управление: практика и анализ. – 2022. – Т. 26, № 2. – С. 9–26. DOI: 10.15826/umpa.2022.02.009
40. Балобанов, А.Е. Стратегическое планирование развития университета / А.Е. Балобанов, А.К. Клюев // Университетское управление: практика и анализ. – 2002. – № 2. – С. 19–27.
41. Клюев, А.К. Стратегии вузовского развития (по материалам пилотного семинара проекта «Стратегическое планирование в российских университетах») / А.К. Клюев, С.М. Корунов // Университетское управление: практика и анализ. – 2003. – № 3. – С. 43–50.
42. Грудзинский, А.О. Концепция проектно-ориентированного университета / А.О. Грудзинский // Университетское управление: практика и анализ. – 2003. – № 3. – С. 24–37.
43. Князев, Е.А. Об университетах и их стратегиях / Е.А. Князев // Университетское управление: практика и анализ. – 2005. – № 4. – С. 9–17.
44. Веретенникова, О.Б. Разработка стратегии образовательного учреждения: методические рекомендации / О.Б. Веретенникова, А.К. Клюев, Е.А. Князев // Университетское управление: практика и анализ. – 2008. – № 4 (56). – С. 3–403.
45. Стратегии развития российских вузов: ответы на новые вызовы / под науч. ред. Н.Л. Титовой. – М.: МАКС Пресс. – 2008. – 668 с.
46. Солодухин, К.С. Стратегическое управление вузом как стейкхолдер-компанией / К.С. Солодухин. – СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2009. – 290 с.
47. Белоусова, Е.В. Стратегическое планирование в университете (опыт ВГУЭС) / Е.В. Белоусова, О.В. Горшкова, К.С. Солодухин / под общ. ред. Г.И. Мальцевой. – Владивосток: Изд-во ВГУЭС, 2006. – 230 с.
48. Лазарев, Г.И. К вопросу о выборе вектора инновационного развития Дальневосточного федерального университета / Г.И. Лазарев // Университетское управление: практика и анализ. – 2010. – № 1 (65). – С. 17–22. 
49. Стронгин, Р.Г. Управление вузом в современных условиях: (опыт Нижегородского университета) / Р.Г. Стронгин. – Н. Новгород: Изд-во Нижегород. гос. ун-та, 2010. – 170 с. 
50. Лисичкина, Ю.С. Операционный менеджмент как инструмент повышения эффективности реализации проектов двойного диплома в вузах России: монография / Ю.С. Лисичкина, М.С. Иванникова. – М.: Научная библиотека, 2015. – 163 с. 
51. Артемьев, А.В. Разработка и обоснование использования процессной модели управления университетом в современных условиях / А.В. Артемьев, Л.А. Ельшин // Казанский экономический вестник. – 2020. – № 2 (46). – С. 87–97.
52. Прохоров, А.В. Современные направления маркетинга в сфере образовательных услуг / А.В. Прохоров, Т.Г. Пядышева // Вестник Тамбов. ун-та. Сер. Гуманитарные науки. – 2021. – Т. 26, № 195. – С. 39–49.
53. Матвеев, Н.В. Особенности маркетинговой системы ВУЗа как объекта управления в современных условиях / Н.В. Матвеев, Е.И. Лазарева // THEORIA: педагогика, экономика, право. – 2022. – Т. 3, № 2. – С. 27–36.
54. Мрдуляш, П.Б. Проектирование развития в формате стратегических сессий / П.Б. Мрдуляш // Университетское управление: практика и анализ. – 2019. – Т. 23, № 1-2. – С. 155–164. DOI: 10.15826/umpa.2019.01-2.013
55. Островкин, Д.Л. Стратегическое управления в вузе: современный взгляд российских авторов / Д.Л. Островкин, Д.Г. Сандлер // Альманах Крым. – 2021. – № 28. – С. 69–87.
56. Ванникова, Е.Н. Стратегический менеджмент в управлении региональным университетом / Е.Н. Ванникова, А.В. Суворова, И.О. Нагас­лаева // Вестник Забайкал. гос. ун-та. – 2021. – Т. 27, № 8. – С. 95–100. DOI: 10.21209/2227-9245-2021-27-8-95-100
57. Островкин, Д.Л. Создание программы стратегического развития университета: технология разработки и ключевые проекты / Д.Л. Островкин, Д.Г. Сандлер // Лидерство и менеджмент. – 2022. – Т. 9. – № 2. – С. 581–602. DOI: 10.18334/lim.9.2.114708
58. Томилин, О.Б. Отложенные проблемы университетского менеджмента: стратегическое измерение / О.Б. Томилин // Университетское управление: практика и анализ. – 2022. – Т. 26, № 2. – С. 38–58. DOI: 10.15826/umpa.2022.02.011
59. Вагнер, А.Р. Как будут развиваться отношения университетов и стейкхолдеров? / А.Р. Вагнер, А.В. Воронин // Университетское управление: практика и анализ. – 2022. – Т. 26, № 3. – С. 4–9.
60. Строгецкая, Е.В. Развитие российских университетов в условиях институционального кризиса национальной высшей школы / Е.В. Строгецкая // Университетское управление: практика и анализ. – 2014. – № 6 (94). – С. 42–48.
61. Панасюк, В.П. Качество образования: инновационные тенденции и управление: монография [Электронный ресурс] / В.П. Панасюк, Н.В. Третьякова. – Екатеринбург: Изд-во Рос. гос. проф.-пед. ун-та, 2018. – 201 с. – URL: http://elar.rsvpu.ru/978-5-8050-0635-8
62. Университетская национальная инициатива качества образования: анализ ситуации в контексте новых задач развития системы: аналит. доклад. – Томск: Изд-во Томск. гос. ун-та, 2023. –32 с.
63. Методические рекомендации по использованию новых инструментов управления качеством образования на основе опыта ведущих российских университетов [Электронный ресурс]. – URL: https://high-edu-quality.ru/research_project (дата обращения: 17.07.2023).
64. Галажинский, Э.В. Как обеспечить качество университетского образования в эпоху перемен / Э.В. Галажинский, Е.А. Суханова // Университетское управление: практика и анализ. – 2023. – Т. 27, № 1. – С. 6–11. DOI: 10.15826/umpa.2023.01.001
65. Меркулова, А.В. Исследование и разработка корпоративной информационной системы для управления вузом на основе технологии открытых систем: монография / А.В. Меркулова. – Магнитогорск: Изд-во Магнитогор. гос. ун-та, 2008. – 153 с.
66. Логиновский, О.В. Управление современным вузом на базе развитой информационной системы: монография / О.В. Логиновский, В.Н. Любицын, М.И. Нестеров; под ред. А.Л. Шестакова. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2013. – 539 с.
67. Логиновский, О.В. Эффективное управление организационными и производственными структурами: монография / О.В. Логиновский, А.В. Голлай, О.И. Дранко; под ред. О.В. Логиновского. – М.: ИНФРА-М, 2020. – 456 с.
68. Шишалова, Ю.С. Развитие института высшего образования в цифровой экономике: бизнес-модель университета завтрашнего дня / Ю.С. Шишалова // Beneficium. – 2021. – № 1 (38). – С. 34–48.
69. Гааг, А.В. Проблемы управления человеческим капиталом ВУЗа в условиях цифровизации образовательной среды / А.В. Гааг, О.В. Бутова, Н.Н. Рябова // Профессиональное образование в современном мире. – 2021. – Т. 11, № 4. – С. 47–53.
70. Одинцова, Т.Н. Перспективы цифровой трансформации управления ВУЗом в условиях современных цифровых технологий / Т.Н. Одинцова, В.А. Тимонина // Устойчивое развитие экономики: международные и национальные аспекты: сб. тр. V Междунар. науч.-практ. конф. – Новополоцк, 2022. – С. 235–238.
71. Соколова, И.А. Компетентностный подход к управлению человеческими ресурсами вуза в условиях цифровизации образования / И.А. Соколова, А.В. Соколов, Н.А. Калиновская // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Сер. Экономика и право. – 2022. – №4. – С. 102–106. DOI: 10.37882/2223-2974.2022.04.29
72. Тимонина, В.А. Особенности стратегического управления образовательной организацией в контексте цифровой трансформации / В.А. Тимонина, Д.К. Тимохин, Н.М. Лисицкая // Актуальные проблемы экономики и менеджмента. – 2022. – № 4 (36). – С. 117–124.
73. Резник, С.Д. Менеджеры университета: теория, практика и эффективность организации личной работы / С.Д. Резник, И.С. Чемезов. – М.: ИНФРА-М, 2021. – 306 с.
74. Другова, Е.А. Специфика принятия управленческих решений в университетах в условиях VUCA-мира / Е.А. Другова, О.Н. Калачикова // Университетское управление: практика и анализ. – 2019. – Т. 23, № 1-2. – С. 81–92. DOI: 10.15826/umpa.2019.01–2.006
75. Смирнов, В.А. Интеграция университета в региональные процессы: возможные стратегии и ключевые факторы риска / В.А. Смирнов // Университетское управление: практика и анализ. – 2014. – № 6 (94). – С. 57–68.
76. Пелихов, Н.В. Университет в регионе: как есть и как надо / Н.В. Пелихов, Г.Е. Каратаева, А.Р. Грошев // Университетское управление: практика и анализ. – 2017. – Т. 21, № 4. – С. 116–129.
77. Сандлер, Д.Г. Трудоустройство выпускников и его связь с качеством высшего образования / Д.Г. Сандлер, А.Д. Сущенко, П.Д. Кузнецов // Университетское управление: практика и анализ. – 2018. – Т. 22, № 3 (115). – С. 73–85. DOI: 10.15826/umpa.2018.03.028
78. Лешуков, О.В. Модель федерально-региональных отношений в управлении высшим образованием в РФ / О.В. Лешуков // Экономика региона. – 2020. – Т. 16, № 1. – С. 201–212. – URL: https://doi.org/10.17059/2020-1-15
79. Паникарова, С.В. Система высшего образования как драйвер инновационного развития страны / С.В. Паникарова, М.В. Власов, В. Драшкович // Университетское управление: практика и анализ. – 2020. – Т. 24, № 1. – С. 96–105. DOI: 10.15826/umpa.2020.01.007
80. Усманов, М.Р. Барьеры, препятствующие эффективному взаимодействию российских университетов и бизнес-компаний / М.Р. Усманов, М.А. Шушкин, М.Г. Назаров // Университетское управление: практика и анализ. – 2021. – Т. 25, № 1. – С. 83–93. DOI: 10.15826/umpa.2021.01.006
81. Блинова, Т.Н. Соответствие структуры подготовки кадров с высшим образованием потребностям экономики: проблемы и решения / Т.Н. Блинова, А.В. Федотов, А.А. Коваленко // Университетское управление: практика и анализ. – 2021. – Т. 25, № 2. – С. 13–33. DOI: 10.15826/umpa.2021.02.012
82. Фирсова, А.А. Конгруэнтность направлений подготовки студентов университетов потребностям регионального рынка труда: секторальный анализ / А.А. Фирсова, Ю.В. Преображенский // Университетское управление: практика и анализ. – 2021. – Т. 25, № 2. – С. 34–48. DOI: 10.15826/umpa.2021.02.013
83. Косарева, М. Уход от Болонской системы: какой будет новая высшая школа [Электронный ресурс] / М. Косарева. – URL: https://rapsinews.ru/incident_publication/20230614/308997727.html (дата обращения: 20.07.2023).
84. Томских, А.А. Территориальное управление региональным университетом: факторы управления роста / А.А. Томских // Вестник Забайкал. гос. ун-та. – 2023. – Т. 29, № 2. – С. 101–111.
85. Развитие экосистемы проектной деятельности университета в интересах ключевых стейкхолдеров региона / А.С. Березин, О.А. Минаева, А.С. Медведицкова, О.В. Юрова // Вопросы инновационной экономики. – 2023. – Т. 13. – № 1. – С. 453–470. DOI: 10.18334/vinec.13.1.117040
86. Дрондин, А.Л. Актуальные тенденции управления качеством высшего образования / А.Л. Дрондин // Юрист вуза. – 2023. – № 5. – С. 11–17.
87. Вагнер, А. ЮУрГУ на рубеже десятилетий переходит в новую эпоху своего развития / А. Вагнер // Ректор вуза. – 2023. – № 7. – С. 10–11.
88. Блинова, Т.Н. Кадры технологического суверенитета России – прежние проблемы и назревшие решения / Т.Н. Блинова, А.А. Коваленко, Е.А. Семионова // Университетское управление: практика и анализ. – 2022. – Т. 26, № 4. – С. 37–55. DOI: 10.15826/umpa.2022.04.029
89. Панычев, А.Ю. Роль современного ВУЗа в формировании технологического суверенитета страны / А.Ю. Панычев, О.Д. Покровская // Alma Mater (Вестник высшей школы). – 2023. – № 4. – С. 11–19.

Шахтные вентиляторные установки являются одними из наиболее энергоемких потребителей в составе шахтного электрооборудования. На электропривод вентиляторов приходится до 10–12 % всей энергии, потребляемой добывающим предприятием, а годовая стоимость электроэнергии, потребляемой вентиляционной установкой, может составлять до 40 % ее стоимости. Это обстоятельство делает актуальной задачу поиска упрощенных методик расчета, обеспечивающих минимальные финансовые затраты на электропотребление при оптимальных режимах работы вентиляторной установки на стадии проектирования системы вентиляции, когда еще не известны все подробности конфигурации и параметры места расположения проектируемой установки, а также на стадии ее эксплуатации в условиях незначительных изменений газодинамики и аэродинамики шахтной сети. Техническая сторона оптимизационных моделей обеспечивается системой управления с частотно-регулируемым электроприводом, плавно изменяющей в широком диапазоне основные энергетические и аэродинамические характеристики вентиляторной установки. Для реализации программного обеспечения часто используется общеизвестный оптимизационный блок Excel, а также специализированное ПО SIMATIC. Цель исследования: решение оптимизационной задачи, позволяющей определить режим работы шахтной ВУ с частотно-регулируемым электроприводом, соответствующий условию минимизации финансовых затрат на электропотребление с учетом ограничений, определяющих допустимую область функционирования, на этапе как предварительного проектирования, так и эксплуатации. Методы: построение оптимизационной задачи на основе аэродинамической характеристики вентиляторной установки, пригодной для решения ее методом линейного программирования. Результаты: предложена достаточно простая методика поиска оптимальных, по финансовым затратам на электропотребление, технологических параметров вентиляторной установки и рассмотрен пример решения оптимизационной задачи на основе метода линейного программирования применительно к системе главного проветривания АВМ44.

Ключевые слова: шахтная вентиляторная установка, аэродинамическая характеристика, регулирование скорости вентилятора, частотно-регулируемый электропривод, экономия электроэнергии, оптимизационная задача, линейное программирование.

Ижевский Роман Павлович (Артёмовский, Российская Федерация) – начальник Управления систем автоматизации АО «АМЗ «Вентпром», Артёмовский.

Метельков Владимир Павлович (Екатеринбург, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор кафедры «Электрический привод и автоматизация промышленных установок» Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина (620002, Екатеринбург, ул. Мира, 19, e-mail: v.p.metelkov@urfu.ru).

1. Сайт Ventilyator.PRO [Электронный ресурс]. – URL: https://ventilyator.pro/ventilyatory/Classification/shahtnye/ (дата обращения: 11.12.2023).
2. Шонин, О.Б. Повышение энергетической эффективности главных вентиляторных установок шахт на основе многоцелевой системы управления частотнорегулируемым приводом / О.Б. Шонин, В.С. Пронько // Научно-технические ведомости Санкт-Петербург. гос. политехн. ун-та. – 2014. – № 2 (195). – С. 49–57.
3. Пронько, В.С. Энергосбережение в стационарных установках горных предприятий на основе экстремального управления частотно-регулируемым приводом / В.С. Пронько, О.Б. Шонин // Технические науки: современные проблемы и перспективы развития: тр. I Междунар. науч.-практ. конф. – Йошкар-Ола, Россия, 2013. – С. 87–89.
4. Shonin, O.B. Increasing energy efficiency of mine ventilation systems via multipurpose control of a main fan adjustable speed electric drive / O.B. Shonin, V.S. Pronko // ANNUAL of the University of Mining and Geology «St. Ivan Rilski». – 2013. – Vol. 56, Part ІІІ. – Р. 163–169.
5. Plessis, G.E.D. The use of variable speed drives for cost-effective energy savings in South African mine cooling systems / G.E.D. Plessis, L. Liebenberg, E.H. Mathews // Applied Energy. – 2013. – Vol. 111. – P. 16–27. DOI: 10.1016/j.apenergy.2013.04.061
6. Браславский, И.Я. Энергосберегающий асинхронный привод / И.Я. Браславский, З.Ш. Ишматов, В.Н. Поляков. – М.: Академия, 2004. – 256 с.
7. Achieving energy efficiency with medium voltage variable speed drives for ventilation-on-demand in South African mines / A.J.H. Nel, D.C. Arndt, J.C. Vosloo, M.J. Mathews // Journal of cleaner production. – 2019. – № 232. – P. 379–390. DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.05.376
8. De Souza, E. Improving the energy efficiency of mine fan assemblages / E. De Souza // Applied Thermal Engineering. – 2015. – № 90. – P. 1092–1097. DOI: 10.1016/j.applthermaleng.2015.04.048
9. Optimized model-based control of main mine ventilation air flows with minimized energy consumption / S. Sjöström, E. Klintenäs, P. Johansson, J. Nyqvist // International Journal of Mining Science and Technology. – 2020. – Vol. 30, iss. 4. – P. 533–539. DOI: 10.1016/j.ijmst.2020.05.016
10. De Souza, E. Application of ventilation management programs for improved mine safety / E. De Souza // International journal of mining science and technology. – 2017. – Vol. 27. – № 4. – P. 647–650. DOI: 10.1016/j.ijmst.2017.05.018
11. The application of genetic algorithms to multiple period ventilation systems for multilevel mine operations / E. Acuña, S. Hardcastle, R. Maynard, L. Fava, S. Hall, P. Dunn // Proceedings Orebody Modelling and Strategic Mine Planning (March 2009). – Melbourne, Australia, 2009. – P. 265–270.
12. Lowndes, I.S. The application of genetic algorithms to optimize the performance of a mine ventilation network: The influence of coding method and population size / I.S. Lowndes, T. Fogarty, Z.Y. Yang // Soft Computing. – 2005. – Vol. 9. – P. 493–506.
13. Lowndes I.S. The application of GA optimization method to the design of practical ventilation systems for multi-level metal mine operation / I.S. Lowndes, Z.Y. Yang // Transactions of the Institutions of Mining and Metallurgy, Mining Technology. – 2004. – № 113 (1). – P. 43–58. DOI: 10.1179/037178404225004283
14. Li, J. Genetic algorithm for optimization of mine ventilation network / J. Li, K.Y. Chen, B.Q. Lin // Journal of China University of Mining and Technology. – 2007. – № 36 (6). – P. 789–793.
15. Аристова, П.С. Трехмерное геометрическое моделирование и визуализация в задачах проектирования систем шахтной вентиляции / П.С. Аристова // Горный информационно-аналитический бюллетень (науч.-техн. журнал). – 2014. – № 12. – C. 233–239.
16. Feng, W. The use of 3D simulation system in mine ventilation management / W. Feng, F. Zhu, H. Lv // Procedia Engineering. – 2011. – № 26. – P. 1370–1379. DOI: 10.1016/j.proeng.2011.11.2313
17. Dziurzynski W. Airflow sensitivity assessment based on underground mine ventilation systems modeling / W. Dziurzynski, A. Krach, T. Pałka // Energies. – 2017. – № 10. – P. 1451. DOI: 10.20944/preprints201707.0050.v1
18. Calibration of mine ventilation network models using the non-linear optimization algorithm / G. Xu, J. Huang, B. Nie, D. Chalmers, Z. Yang // Energies. – 2018. – №. 11. – P. 31. DOI: 10.3390/en11010031
19. An efficient mine ventilation solution method based on minimum independent closed loops / D. Zhong, L.Wang, J. Wang, M. Jia // Energies. – 2020. – № 13. – P. 5862. DOI: 10.3390/en13225862
20. Kurnia J.C. CFD simulation of methane dispersion and innovative methane management in underground mining faces / J.C. Kurnia, A.P. Sasmito, A.S. Mujumdar // Applied Mathematical Modelling. – 2014. – Vol. 38 (14). – P. 3467–3484. DOI: 10.1016/j.apm.2013.11.067
21. Mine face ventilation: A comparison of CFD results against benchmark experiments for the CFD code validation / A.M. Wala, S. Vytla, C.D. Taylor, G. Huang // Mining Engineering. – 2007. – № 59 (10). – P. 49–55.
22. Gao, W. Optimization of mine ventilation system based on bionics algorithm / W. Gao // Procedia Engineering. – 2011. – № 26. – P. 1614–1619.
23. Поляков, В.Н. Экстремальное управление электрическими двигателями / В.Н. Поляков, Р.Т. Шрейнер. – Екатеринбург: Изд-во УГТУ-УПИ, 2006. – 420 с.
24. Петров, Н.Н. Управление воздухоподачей для технологических нужд как источник энергосбережения / Н.Н. Петров, Д.В. Зедгенизов // Промышленная энергетика. – 2000. – № 11. – С. 42–49.
25. Зедгенизов Д.В. Анализ способов регулирования режима работы тоннельных осевых вентиляторов / Д.В. Зедгенизов, А.М. Красюк, Н.А. Попов // Метро. – 2000. – № 5-6. – С. 23–27.

В последние годы бионические протезы получают всё большее распространение. Так, объем рынка бионических протезов в 2021 году составлял 6,4 миллиарда долларов с тенденцией к дальнейшему увеличению. Это объясняется как общим развитием робототехники и медицины, так и правительственными программами, направленными на помощь пострадавшим в получении протеза. Цель работы: оценить актуальность проблемы разработки специализированных электрических двигателей для применения в бионическом протезировании и предложить возможные варианты решения. Методы: в статье оценена потребность в протезировании на территории России, приведены данные по количеству инвалидов, предоставленные Росстатом. Для определения текущего состояния в области массового производства рассматриваются протезы, выпускающиеся серийно. Рассмотрены протезы фирм Össur Myoelectric (протезы i-limb и i-digit), RSL Steeper (в данный момент выкуплены Ottobock) (протезы bebeionic и michelangelo). Также рассмотрен пример открытого проекта, подобные проекты получили распространение вместе с аддитивными технологиями (Ada V1.1, представленный open bionics lab). Для уточнения направления текущего развития бионического протезирования рассмотрены статьи последних лет, в которых в основном описываются перспективные методы улучшения систем управления протезом. Результаты: в ходе исследования выявлены недостатки использования традиционных электродвигателей для применения в бионических протезах. Предложен путь решения проблемы за счет использования специально разработанных цилиндрических линейных и сферических электродвигателей. Показаны три «точки применения» данных типов двигателей. Разработана компоновка протеза с линейными и сферическими двигателями. Для сравнения предложенных двигателей с традиционными произведён оценочный расчет. Практическая значимость: проведённое исследование позволило определить дальнейшие направления исследований в области бионического протезирования с применением специальных электродвигателей. Результаты, представленные в статье, могут найти применение не только при разработке бионических протезов, но
и для манипуляторов роботов-андроидов.

Ключевые слова: электрические машины, бионическое протезирование, специальные электрические машины, линейные электродвигатели, сферические электродвигатели.

Плюснин Александр Павлович (Пермь, Российская Федерация) – аспирант кафедры «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: plus20100@mail.ru).

Кавалеров Борис Владимирович (Пермь, Российская Федерация) – доктор технических наук, доцент, заведующий кафедрой «Электротехника и электромеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: kbv@pstu.ru).

1. Митиенко, М.В. Анализ рынка бионических протезов / М.В. Митиенко, А.С. Одинцова, Д.А. Семыкина // Скиф. Вопросы студенческой науки. – 2021. – № 1 (53). – С. 26–30.
2. Общая численность инвалидов по группам инвалидности [Электронный ресурс]. – URL: https://rosstat.gov.ru/folder/13964 (дата обращения: 20.12.2023).
3. I-limb quantum [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ossur.com/en-us/prosthetics/arms/i-limb-quantum (дата обращения: 21.12.2023).
4. I-digit quantum [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ossur.com/en-us/prosthetics/arms/i-digits-quantum (дата обращения: 21.12.2023).
5. I-limb instruction for use [Электронный ресурс]. – URL: https://media.ossur.com/ossur-dam/image/upload/pi-documents-global/iLi­mb_Ultra.pdf (дата обращения: 21.12.2023).
6. I-digit instruction for use [Электронный ресурс]. – URL: https://media.ossur.com/ossur-dam/image/upload/pi-documents-global/iDi­gits_Quantum.pdf (дата обращения: 21.12.2023).
7. Bibionic EQD [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobock.com/ru-ru/product/8E70 (дата обращения: 22.12.2023).
8. Bebionic user guide [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobockus.com/media/local-media/prosthetics/upper-limb/files/14112_bebionic_user_guide_lo.pdf (дата обращения: 21.12.2023).
9. Bebionic руководство по применению [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobock.com/ru-ru/product/8E70 (дата обращения: 21.12.2023).
10. Bebionic3 technical information [Электронный ресурс]. – URL: https://accessprosthetics.com/wp-content/uploads/2017/06/bebionic3-technolo­gy.pdf (дата обращения: 21.12.2023).
11. Michelangelo Hand 8E500 руководство по применению [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobock.com/ru-ru/product/8E500 (дата обращения: 22.12.23).
12. Embrace the everyday with michelangelo [Электронный ресурс]. – URL: https://www.ottobockus.com/media/local-media/prosthetics/upper-limb/michelangelo/files/embrace-the-everyday-with-michelangelo.pdf (дата обращения: 22.12.2023).
13. Michelangelo [Электронный ресурс]. – URL: https://www.otto­bock.com/ru-ru/product/8E500 (дата обращения: 22.12.2023).
14. ADA V1.1 assembly instructions [Электронный ресурс]. – URL: https://openbionicslabs.com/obtutorials/ada-v1-assembly (дата обращения: 24.12.2023).
15. PQ12-P Linear Actuator with Feedback 30:1 12 volts Technical Specs [Электронный ресурс]. – URL: https://www.actuonix.com/pq12-30-12-p (дата обращения: 24.12.2023).
16. Баталов, А.В. Регистрация и обработка сигнала биоэлектрической активности мышц для управления приводом бионического протеза / А.В. Баталов, О.В. Веселов // Современные наукоемкие технологии. – 2020. – № 12-2. – С. 263–268. DOI: 10.17513/snt.38444
17. Панов, А.В. Система управления бионическим протезом на основе электромиографии / А.В. Панов, К.А. Миндров, А.А. Кузнецов // Инженерный вестник Дона. – 2021. – № 8 (80). – С. 151–162.
18. Создание системы автоматического управления бионическим роботизированным протезом голени / Г.Н. Буров, О.Л. Белянин, В.А. Большаков, А.С. Дробаха // Физическая и реабилитационная медицина. – 2022. – Т. 4, № 4. – С. 44–50. DOI: 10.26211/2658-4522-2022-4-4-44-50.
19. Бионическое управление протезом верхней конечности / А.Н. Спиркин, Н.С. Королев, А.С. Ишков, В.С. Маркелов // Надежность и качество: тр. междунар. симпоз. – 2020. – Т. 2. – С. 176–178.
20. Spirkin, A.N. Bionic Prosthesis Control System with Kinesthetic Sensations / A.N. Spirkin // 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (ElConRus). – St. Petersburg, Moscow, Russia, 2021. – P. 1849–1851. DOI: 10.1109/ElConRus51938.2021.9396283
21. Mechatronic system design and development of iROD: EMG controlled bionic prosthesis for Middle- Third forearm amputee / R.A. Vergaray, R.F. Del Aguila, G.A. Avellaneda, R. Palomares, J. Cornejo, J.A. Cornejo-Aguilar // 2021 IEEE Fifth Ecuador Technical Chapters Meeting (ETCM). – Cuenca, Ecuador, 2021. – P. 1–5. DOI: 10.1109/ETCM53643.2021.9590715
22. Powered prosthesis control during walking, sitting, standing, and non-weight bearing activities using neural and mechanical inputs / A.M. Simon, N.P. Fey, K.A. Ingraham, A.J. Young, L.J. Hargrove // 2013 6th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering (NER). – San Diego, CA, USA, 2013. – P. 1174–1177. DOI: 10.1109/NER.2013.6696148
23. Terrazas-Rodas, D. The use of invasive and non-invasive electrodes in novel technology of upper limb prostheses: a current review / D. Terrazas-Rodas, J. Carrión-Pérez // 2023 International Seminar on Intelligent Technology and Its Applications (ISITIA). – Surabaya, Indonesia, 2023. – P. 192–199. DOI: 10.1109/ISITIA59021.2023.10221177
24. Bodin, O.N. The manipulation of bionic prosthesis using neural network processing information principles / O.N. Bodin, G.A. Solodimova, A.N. Spirkin // 2020 Moscow Workshop on Electronic and Networking Technologies (MWENT), Moscow, Russia, 2020. – P. 1–4. DOI: 10.1109/MWENT47943.2020.9067436
25. Нейросетевое управление бионическим протезом / Д.А. Бранчукова, О.О. Перегудова, А.И. Киллер [и др.] // Вестник молодёжной науки России. – 2020. – № 1. – С. 17.
26. Разработка блока очувствления бионического протеза / А.А. Ткалич, О.Д. Бондарев, Е.А. Рудик [и др.] // Вестник молодёжной науки России. – 2021. – № 2.
27. Горбатенкова, А.И. Разработка и реализация макета бионического протеза кисти руки / А.И. Горбатенкова, В.И. Бондаренко // Вестник Донецк. нац. ун-та. Сер. Г: Технические науки. – 2022. – № 4. – С. 2–33.
28. Пестриков, П.П. Составление расчетной схемы трехзвенного механизма протеза пальца в условии статического равновесия / П.П. Пестриков, Т.В. Пестрикова // Международный журнал гуманитарных и естественных наук. – 2018. – № 1. – С. 45–50.
29. Кисть (анатомия) [Электронный ресурс]. – URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%8C_%28%D0%B0%D0%BD%D0%B0%D1%82%D0%BE%D0%BC%D0%B8%D1%8F%29 (дата обращения: 11.01.2024).
30. A cylindrical linear valve electric motor for the executive mechanism of material application research / A.D. Korotaev, A.T. Kluchnikov, S.A. Lokteev, D.A. Oparin, S.V. Shutemov // 2020 International Conference on Electrotechnical Complexes and Systems (ICOECS), Ufa, Russia, 2020. – P. 1–4. DOI: 10.1109/ICOECS50468.2020.9278484
31. Chen, H. A novel structure single-phase tubular switched reluctance linear motor / H. Chen, R. Nie, W. Yan // IEEE Transactions on Magnetics. – 2017. – Vol. 53, no. 11. – P. 1–4, Nov., Art no. 8205804. DOI: 10.1109/TMAG.2017.2700007
32. Force modeling and analysis of a tube flux-switching transverse-flux permanent magnet linear motor / D. Fu, K. Wu, P. Zheng, Q. Yu, X. Wu // IEEE Transactions on Industry Applications. – July-Aug. 2022. – Vol. 58, no. 4. – P. 4575–4586. DOI: 10.1109/TIA.2022.3168254
33. Mohammadpour, A. Optimal design and prototyping of a five-phase direct-drive permanent magnet linear motor / A. Mohammadpour, L. Parsa // 2014 International Symposium on Power Electronics, Electrical Drives, Automation and Motion, Ischia, Italy, 2014. – P. 449–454. DOI: 10.1109/SPEEDAM.2014.6871970
34. Su, Y. Optimization of thrust fluctuation of 2D permanent magnet synchronous linear motor based on ANSYS Maxwell / Y. Su, X. Wang // 2022 2nd International Conference on Electrical Engineering and Control Science (IC2ECS). – Nanjing, China, 2022. – P. 593–596. DOI: 10.1109/IC2ECS57645.2022.10087973
35. Basic design equations of linear electric machines / N. Govindpure, R. Hipparagi, A. Kumar, D.B. Talange, V.B. Bhole // 2018 IEEE International Conference on Power Electronics, Drives and Energy Systems (PEDES). – Chennai, India, 2018. – P. 1–6. DOI: 10.1109/PEDES.2018.8707649
36. A New adaptive analytical model for the spherical reluctance motor based on hybrid trigonometric function-power function / M. Shi, Q. Wang, G. Li, J. Xu, Q. Han, Q. Ye // IEEE Transactions on Industrial Electronics. – June 2023. Vol. 70, no. 6. – P. 6099–6109. DOI: 10.1109/TIE.2022.3199860
37. Design and analysis of permanent magnetic spherical motor with cylindrical poles / Zhe Qian, Qunjing Wang, Guoli Li, Xiwen Guo, Cungang Hu, Hui Yan // 2013 International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS). – Busan, Korea (South). – 2013. – P. 644–649. DOI: 10.1109/ICEMS.2013.6754492
38. Electromagnetic modeling and analysis of 3-DOF permanent magnet spherical motor using magnetic equivalent circuit method / G. Cheng, X. Guo, Y. Wen, Q. Wang, G. Li, R. Zhou // 2018 21st International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS). – Jeju, Korea (South), 2018. – P. 2643–2648. DOI: 10.23919/ICEMS.2018.8548998
39. Chai, F. A novel tiered type permanent magnet spherical motor and its rotor orientation measurement principle / F. Chai, L. Gan, L. Chen // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 15303–15312. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.2966786
40. Design and analysis of a novel multi-DOF PM spherical motor / F. Chai, L. Gan, Y. Pei, L. Yuan // 2019 22nd International Conference on Electrical Machines and Systems (ICEMS). – Harbin, China, 2019. – P. 1–6. DOI: 10.1109/ICEMS.2019.8922027
41. Design and analysis of double stator swing rotating permanent magnet spherical motor / Q. Chen, X. Yang, G. Zhong, B. Zeng, S. Zhao, J. Cao // IEEE Transactions on Magnetics. – Aug. 2022. – Vol. 58, no. 8. – P. 1–12. – Art no. 8204712. DOI: 10.1109/TMAG.2022.3180683
42. Расчет тягового усилия цилиндрического линейного вентильного двигателя для привода плунжерного насоса / В.В. Шапошников, Р.О. Токарев, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2019. – № 32. – С. 183–198.
43. Расчет характеристик цилиндрического линейного вентильного двигателя / В.В. Шапошников, Р.О. Токарев, А.Д. Коротаев, Е.А. Чабанов // Инновационные технологии: теория, инструменты, практика. – 2018. – Т. 1. – С. 375–382
44. Чирков, Д.А. Расчет основных параметров цилиндрического линейного вентильного двигателя по схеме замещения / Д.А. Чирков, А.Д. Коротаев, А.Т. Ключников // Автоматизация в электроэнергетике и электротехнике. – 2016. – Т. 1. – С. 144–149.

Задача разработки и анализа эффективной подсистемы машинного зрения, способной обеспечить высокую точность классификации объектов, является одной из ключевых при создании сервисных роботов. Наиболее эффективным путем решения данной проблемы является повышение точности классификации и сегментации объектов. Недостатками традиционной одноступенной схемы классификации объектов на изображениях являются игнорирование контекста (структуры сцены) при поиске объектов и отсутствие жесткой привязки размеров объекта на изображении к параметрам перспективы сцены. В результате количество ложных обнаружений объектов в недопустимых позициях и ошибок сегментации с выходом за пределы объекта является неприемлемым. Цели исследования: разработка двухступенной схемы обработки изображений независимыми нейронными сетями с разделением системы классов и её практическая реализация в программно-аппаратном антропоморфном стоматологическом тренажере. Методы: основной принцип разработанной двухступенной схемы – разделение множества классов на «суперобъекты» и «вложенные объекты», при котором выполняется условие обязательного расположения вложенного объекта в границах суперобъекта. В рассматриваемой проблематике такими классами являются классы изображений зубов и результатов лечения – пломб. Нейронная сеть первой ступени обучена на множестве изображений зубов с признаками лечения и без них. Результатами ее работы являются поиск области интереса (ROI) и обрезка этой области. Нейронная сеть второго этапа обучена на качественных и некачественных изображениях пломб, и на переданном изображении ROI обнаруживает, классифицирует и сегментирует пломбу. Результаты: показана лучшая обнаруживающая способность в сравнении с традиционными схемами в реальных условиях (улучшение на 25 %). Подсистема машинного зрения внедрена и прошла тестовые испытания, подтвердившие теоретические результаты. Практическая значимость: предложенный подход может применяться для решения многих задач машинного зрения и интеллектуального видеонаблюдения, в которых можно выделить вложенные объекты, например, при анализе сложных составных объектов, при распознавании людей с оружием.

Ключевые слова: машинное зрение, обнаружение объектов, нейронные сети, YOLO, классификация, сегментация, двухступенная схема.

Южаков Александр Анатольевич (Пермь, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: uz@at.pstu.ru).

Кокоулин Андрей Николаеввич (Пермь, Российская Федерация) – кандидат технических наук, доцент кафедры «Автоматика и телемеханика» Пермского национального исследовательского политехнического университета (614990, Пермь, Комсомольский пр., 29,
e-mail: a.n.kokoulin@at.pstu.ru).

1. Разработка комплекса «Антропоморфный стоматологический робот» с элементами искусственного интеллекта для имитации врачебных манипуляций и коммуникации «врач – пациент» / Н.Б. Асташина, А.А. Байдаров, С.Д. Арутюнов [и др.] // Пермский медицинский журнал. – 2022. – Т. 39, № 6. – С. 62–70. DOI: 10.17816/pmj39662-70
2. Akhmetzyanov, K.R. Neural network development based on knowledge about environmental influence / K.R. Akhmetzyanov, A.A. Yuzhakov, A.N. Kokoulin // Proceedings of the 2020 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2020, St. Petersburg and Moscow, 27–30.01.2020. – St. Petersburg and Moscow: Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2020. – P. 218–221. DOI: 10.1109/EIConRus49466.2020.9039226
3. Оптимизация вычислений нейронной сети / К.Р. Ахметзянов, А.И. Тур, А.Н. Кокоулин, А.А. Южаков // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Электротехника, информационные технологии, системы управления. – 2020. – № 36. – С. 117–130. DOI: 10.15593/2224-9397/2020.4.07
4. Akyon, F.C. Slicing aided hyper inference and fine-tuning for small object detection / F.C. Akyon, S.O. Altinuc, A. Temizel // 2022 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). – IEEE, 2022. – Р. 966–970.
5. The optical method for the plastic waste recognition and sorting in a reverse vending machine / A.N. Kokoulin, A.A. Yuzhakov, A.I. Tur, A.I. Knyazev // International Multidisciplinary Scientific GeoConference Surveying Geology and Mining Ecology Management, SGEM. – 19 (4.1). – pp. 793–800.
6. Object detection with deep learning: A review / Z.Q. Zhao, P. Zheng, S.T. Xu, X. Wu // IEEE transactions on neural networks and learning systems. – 2019. – 30 (11). – P. 3212–3232.
7. Ssd: Single shot multibox detector / W. Liu, D. Anguelov, D. Erhan, C. Szegedy, S. Reed, C.Y. Fu, A.C. Berg // European conference on computer vision, Springer, Cham, 2016. – P. 21–37.
8. You only look once: Unified, realtime object detection / J. Redmon, S. Divvala, R. Girshick, A. Farhadi // Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. – 2016. – P. 779–788.
9. RFBNet: deep multimodal networks with residual fusion blocks for RGB-D semantic segmentation / L. Deng, M. Yang, T. Li, Y. He, C. Wang. – 2019, arXiv: 1907.00135
10. Faster r-cnn: Towards real-time object detection with region proposal networks / S. Ren, K. He, R. Girshick, J. Sun // Advances in neural information processing systems. – 2015. – Vol. 28.
11. Mask r-cnn / K. He, G. Gkioxari, P. Dollár, R. Girshick // Proceedings of the IEEE international conference on computer vision. – 2017. – P. 2961–2969.
12. Reasoning-rcnn: Unifying adaptive global reasoning into largescale object detection / H. Xu, C. Jiang, X. Liang, L. Lin, Z. Li // Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. – 2019. – P. 6419–6428.
13. Real-time gun detection in cctv: An open problem / J. Gonzalez, C. Zaccaroa, J. Alvarez Garcia, L. Morilloa, F. Caparrinib // Neural Networks. – 2020. – Vol. 132. – P. 297–308.
14. A dataset and system for real-time gun detection in surveillance video using deep learning / Q. Delong, T. Weijun, L. Zhifu, Y. Qi, L. Jingfeng. – 2022. arXiv:2105.01058
15. Redmon, J. Yolov3: An incremental improvement / J. Redmon, A. Farhadi. – 2018. arXiv preprint. arXiv:1804.02767.
16. Tang, Sh. HIC-YOLOv5: Improved YOLOv5 for Small Object Detection / Sh. Tang, Y. Fang, S. Zhang. – 2023. arXiv:2309.16393v1 [cs.CV].
17. NICE: CVPR 2023 Challenge on Zero-shot Image Captioning / T. Kim, P. Ahn, S. Kim [et al.]. – 2023. arXiv:2309.01961v3 [cs.CV]. DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2309.01961
18. Разработка антропоморфного стоматологического симулятора на базе Robo-C / А.А. Южаков, С.Д. Арутюнов, Н.Б. Асташина, А.А. Байдаров, И.И. Безукладников, С.А Сторожев // Вестник ИжГТУ им. М.Т. Калашникова. – 2023. – Т. 26, № 4. – С. 13–22. DOI: 10.22213/2413-1172-2023-4-13-22
19. Real-time object detection and tracking for mobile robot using YOLOV8 and STRONG SORT / Le Ba Chung, Nguyen Duc Duy // Universum: технические науки. – 2023. – № 11-6 (116). DOI: 10.32743/UniTech.2023.116.11.16223
20. What is YOLOv8? The Ultimate Guide [Электронный ресурс]. – URL: https://blog.roboflow.com/whats-new-in-yolov8/ (дата обращения: 13.06.2023).
21. ImageNet large scale visual recognition challenge / O. Russakovsky, J. Deng, H. Su, J. Krause, S. Satheesh, S. Ma, Z. Huang, A. Karpathy, A. Khosla, M. Bernstein, A.C. Berg, L. Fei-Fei // IJCV, 2015
22. mAP (mean Average Precision) в детекции объектов // Neti ML – Machine Learning Neti. Умная видеоаналитика [Электронный ресурс]. – URL: http://ml.i-neti.ru/map-mean-average-precision (дата обращения: 06.06.2022).
23. Shrivastava, A. Training regionbased object detectors with online hard example mining / A. Shrivastava, A. Gupta, R. Girshick // CVPR. – 2016.
24. Weapon detection in real-time CCTV videos using deep learning / M.T. Bhatti, M.G. Khan, M. Aslam, M.J. Fiaz // IEEE Access. – 2021. – Vol. 9. – P. 34366–4382. DOI: 10.1109/ACCESS.2021.3059170
25. Zahrawi, M. Improving video surveillance systems in banks using deep learning techniques / M. Zahrawi, K. Shaalan // Scientific Reports. – 2023. – Vol. 13. – P. 7911. DOI: 10.1038/s41598-023-35190-9

Одним из определяющих вопросов подготовки специалистов по эксплуатации сложных технических объектов является обоснование учебно-тренажных задач для выработки обучающимися управляющих решений, вытекающих из анализа построения и способов применения объектов в интересах обеспечения действий организационно-технических систем в различных формах операций. Учебно-тренажная задача представляет различной сложности учебно-проблемную ситуацию, которую обучающийся должен разрешить с использованием интеллектуальных тренажных систем. В настоящее время задача решается на основе логико-эвристических процедур формирования учебно-тренажных задач и разработки тренажеров только для конкретных типов сложных технических объектов, что приводит к неоправданному увеличению расходов на их разработку и риска принятия ошибочного решения. Эти обстоятельства актуализируют задачу разработки метода обоснования требований к номенклатуре учебно-тренажных задач интеллектуальных тренажных систем подготовки специалистов применительно к классу сложных технических объектов с возможностью их конкретизации для конкретного типа. Цель: разработать метод, обеспечивающий решение задачи обоснования требований к номенклатуре учебно-тренажных задач интеллектуальных тренажных систем подготовки специалистов по эксплуатации класса (типа) сложных технических объектов на множестве способов воздействия конкурентной среды. Результаты: метод обоснования требований к  учебно-тренажным задачам основывается на нахождении оптимального значения критериальной функции – изоморфизма отношений между обликовыми характеристиками выполняемых задач сложным техническим объектом
и интеллектуальной  тренажной системой, определение которой осуществляется с помощью взаимосвязанной и взаимообусловленной системой процедур и операций, направленных на проведение структурно-функционального анализа способов применения сложных технических объектов при обеспечении действий организационно-технических систем на всех этапах плана операции; выделение на них внешне- и внутрисистемных функций управления, выполняемых лицами, принимающими решение на множестве функциональных задач с их последующей типизацией на основе операции пересечения полученных множеств – это обеспечивает формирование множества учебно-тренажных задач применительно к рассматриваемому классу сложных технических объектов, структуризацией которого для конкретного типа объекта  обосновывается базовая номенклатура учебно-тренажных задач. Для разрешения учебно-тренажной задачи приводится аналитическая процедура обоснования требований к характеристикам ее облика. Метод разработан с использованием положений теорий системного анализа, анализа сложных систем, принятия решений, нечетких множеств, процедур распознавания и типизации. Практическая значимость: метод обеспечивает разрешение проблемной задачи обоснования требований к номенклатуре учебно-тренажных задач, являющихся основой разработки программного обеспечения интеллектуальных тренажных систем.

Ключевые слова: организационно-технические системы, номенклатура, учебно-тренировочная задача, организационно-техническая система, функция управления, внутрисистемный, внешнесистемный, анализ.

Мистров Леонид Евгеньевич (Воронеж, Российская Федерация) – доктор технических наук, профессор, профессор кафедры ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия имени профессора Н.Е. Жуковского и Ю.А. Гагарина» и Центрального филиала «Российского государственного университета правоведения» (394064, Воронеж, ул. Старых Большевиков, 54А, е-mail: mistrov_le@mail.ru).

Поляков Олег Владимирович (Воронеж, Российская Федерация) – преподаватель кафедры ВУНЦ ВВС «Военно-воздушная академия им. профессора Н.Е Жуковского и Ю.А. Гагарина» (394064, Воронеж, ул. Старых Большевиков, 54А, е-mail: p_oleg_65@mail.ru).

1. Мистров, Л.Е. Метод обоснования учебных задач применения сложных технических объектов / Л.Е. Мистров, О.В. Поляков // Успехи современной радиоэлектроники. – 2023. – Т. 77, № 1. – С. 69–80.
2. Львович, Я.Е. Моделирование образовательного процесса на основе формирования управляющих учебных воздействий / Я.Е. Львович, В.Н. Кострова // Вестник ВГТУ. Сер. САПР и системы автоматизации производства. – 2005. – С. 56–59.
3. Мистров, Л.Е. Метод синтеза архитектуры интеллектуальных тренажерных систем подготовки специалистов по применению радиоэлектронных объектов / Л.Е. Мистров, О.В. Поляков // Информационные системы и технологии. – 2021. – № 6 (128). – С. 72–82.
4. Мистров, Л.Е. Метод синтеза информационно-обучающих систем (тренажеров) поиска неисправностей в радиоэлектронных объектах / Л.Е. Мистров // Информационно-измерительные и управляющие системы. – 2021. – № 1. – С. 14–35.
5. Львович, Я.Е. Автоматизация проектирования требований к специалисту и содержанию обучения. Интерактивное проектирование технических устройств и автоматизированных систем на персональных ЭВМ / Я.Е. Львович, З.Д. Жуковская, Г.В. Макаров // Тезисы доклада Всесоюзного совещания-семинара. – Воронеж, 1991. – С. 145–146.
6. Алексеев, В.В. Проблемно-ориентированная система управления и оптимизации основных параметров технически сложных систем / В.В. Алексеев, Е.И. Мартьянов, С.В. Карпушкин // Вестник Тамбов. гос. техн. ун-та. – 2021. – Т. 27, № 3. – С. 336–344.
7. Рылов, С.А. Разработка мобильного компьютерного тренажера для обучения операторов технологических процессов / С.А. Рылов, А.Э. Софиев, Ю.В. Тараканов // Приборы. – 2010. – № 3. – С. 19–24.
8. Рылов, С.А. Применение технологии «виртуальная машина» при создании компьютерных тренажеров для обучения операторов технологических процессов / С.А. Рылов, А.Э. Софиев // Приборы. – 2010. – № 5. – С. 22–25.
9. Дикарев, В.А. Автоматизация тренажной подготовки операторов радиоэлектронных объектов / В.А. Дикарев. – М.: Радиотехника, 2002. – 168 с.
10. Дидрих, В.Е. Моделирование информационных систем организационного управления / В.Е. Дидрих. – М.: Радиотехника, 2002. – 182 с.
11. Спицнадель, В.Н. Основы системного анализа: учеб. пособие / В.Н. Спицнадель. – СПб.: Бизнес-пресса, 2000. – 208 с.
12. Сысоев, В.В. Системное моделирование многоцелевых объектов. Методы анализа и оптимизации сложных систем / В.В. Сысоев. – М.: ИФТП, 1993. – С. 72–79.
13. Крапивин, В.Ф. Теоретико-игровые модели синтеза сложных систем в конфликтных ситуациях / В.Ф. Крапивин. – М.: Сов. радио, 1972. – 160 с.
14. Мистров, Л.Е. Основы принятия решений в условиях неопределенности задач проектирования информационных систем / Л.Е. Мистров, Р.А. Белоусов, О.А. Белоцерковский // Наукоемкие технологии. – 2017. – № 9. – С. 12–25.
15. Бройдо, В.Л. Архитектура ЭВМ и систем: учеб. пособие / В.Л. Бройдо, О.П. Ильина. – СПб.: Питер, 2006. – 718 с.
16. Использование сценарного подхода для принятия решений в социально-экономических системах / Я.Е. Львович, А.Г. Юрочкин, Ю.Н. Черняев, В.Г. Кобяшев, А.И. Попов // Высокие технологии в технике, медицине и образовании: межвуз. сб. науч. тр. Ч. 1. – Воронеж, 1997. – С. 51–71.
17. Мистров, Л.Е. Методологические основы формализации процесса разработки плана применения организационно-технических систем / Л.Е. Мистров // Информационные системы и процессы. – 2022. – № 5 (133). – С. 73–82.
18. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление. Теория и практика / Д.А. Поспелов. – М.: Наука, 1986. – 288 с.
19. Интеллектуальные информационные системы и технологии их построения: учеб. пособие / В.В. Алексеев, А.И. Елисеев, М.А. Ивановский, Ю.Ю. Громов, Ю.А. Губсков. – Тамбов: Изд-во ТГТУ, 2021.
20. Методы и модели проектирования комплексов автоматизированного освоения эрготехнических систем / В.В. Алексеев, В.Е. Дидрих, В.А. Малышев, Ю.С. Сербулов. – Воронеж: Научная книга, 2006. – 224 с.
21. Зайцев, В.С. Системный анализ операторской деятельности / В.С. Зайцев. – М.: Радио и связь, 1990. – 120 с.
22. Хорошевский, В.Г. Архитектура вычислительных систем: учеб. пособие / В.Г. Хорошевский. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2005. – 512 с.
23. Иванов, А.Ю. Военно-технические основы построения и математическое моделирование перспективных средств и комплексов автоматизации / А.Ю. Иванов, С.П. Полковников, Г.Б. Ходасевич. – СПб.: ВАС, 1997. – 419 с.