Наведено методику розрахунку системи опалення зони вегетації рослин у зимовій теплиці з огородженням з підвищеними теплозахисними властивостями.

Індекс рубрикатора НБУВ: З388-04-01

Рубрики:

Трансформатори тепла (теплові насоси)

Шифр НБУВ: Ж71510 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Індекс рубрикатора НБУВ: З388-01

Рубрики:

Трансформатори тепла (теплові насоси)

Шифр НБУВ: Ж71510 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Запропоновано модель розрахунку поля температури в об'ємі теплиці за умов опалення зони вегетації рослин. Встановлено, що великі витрати теплоти на обігрів тепличних споруд зумовлено низьким термічним опором огороджуючих конструкцій та нераціональною дією систем опалення. Рекомендовано підвищити опір конструкцій шляхом застосування склопакетів та шторних екранів. Одержано емпіричні залежності розрахунку коефіцієнта теплопередачі склопакета з різною товщиною повітряного прошарку та кутом нахилу до горизонту. Розроблено схему розрахунків позонної системи опалення в зимових теплицях склопакетної конструкції з одинарним огородженням та шторним екраном. Результати використано для розробки проекту енергоощадної теплиці площею 1 га та переобладнання промислової теплиці Київського агрокомбітату "Пуща-Водиця".

Розглянуто атмосферу як газову оболонку Землі. Розкрито особливості функціонування окремих частин біосфери, охарактеризовано антропогенний вплив на них. Увагу приділено теоретичним засадам нормування антропогенного впливу та методам захисту окремих складових біосфери. Наведено інженерний розрахунок концентрацій шкідливих речовин в атмосферному повітрі.

Розглянуто основи інженерного захисту атмосфери та механіки аерозолів. Наведено дисперсний склад пилу. Розкрито механізми вловлювання аерозолів. Надано відомості про пиловловлювачі та фільтри, засоби очищення газових викидів.

Науково обгрунтовано теоретичні положення і розроблено практичні рекомендації з удосконалення статистичного аналізу ринку сільськогосподарської продукції, що мають практичне значення за умов кризового розвитку аграрного сектору країни. Окреслено сутність та структуру поняття "ринок сільськогосподарської продукції" як категорії економічної статистики, проаналізовано особливості розвитку та виявлено проблемні питання формування інфраструктури ринку сільськогосподарської продукції, що дозволяє здійснити систематичний кількісний опис основних напрямів та тенденцій економічного розвитку досліджуваного ринку. Вперше запропоновано теоретико-методологічний підхід до визначення економічної сутності та взаємозв'язку всіх елементів ринку сільськогосподарської продукції, що стало підгрунтям для розроблення системи показників статистики аграрного ринку, яка дозволяє розширити можливості статистичного аналізу різних аспектів функціонування сільськогосподарських підприємств та комплексно оцінити стан і розвиток цього ринку. Удосконалено теоретико-методологічні підходи до побудови раціональної інфраструктури ринку сільськогосподарської продукції на основі виділених особливостей розвитку та функціонування зазначеного ринку, а також методичні підходи до здійснення статистичного аналізу ринку на основі систематизації та виокремлення груп загальних і спеціальних статистичних показників. Запропоновано методичний підхід проведення статистичного аналізу об'єктів та суб'єктів ринку сільськогосподарської продукції. Обгрунтовано пропозиції з поглиблення інформаційної місткості джерел статистичної ін

формації про ринок сільськогосподарської продукції на основі розроблення підсумкового річного звіту.

Розглянуто основні кількісні характеристики процесів росту та підтримання стійкості врожаїв культурних рослин. Побудована математична модель збільшення ваги рослин картоплі та оцінки врожаїв за вплив регуляторів росту та збудників інфекційних хвороб. Модель дає можливість імітувати процес росту рослини й оцінити вплив екологічних факторів на врожай.

Рассмотрены основные количественные характеристики процессов роста и поддержки стойкости урожаев культурных растений. Построенная математическая модель увеличения веса растений картофеля и оценки урожаев при влиянии регуляторов роста и возбудителей инфекционных болезней. Модель дает возможность имитировать процесс роста растений и оценить влияние экологических факторов на урожай.

The main numerical characteristics of agricultural plants growth and supporting its' productivity stability processes are considered in the paper. It is worked out the mathematical model of the plant's weight growth and estimation of it's productivitywith the influence of growth regulators and infected diseases. This model gives the opportunity to simulate the plant growth processes and evaluate the influence of ecological factors on plants productivity.

Проблема кластеризації великих даних сьогодні є дуже цікавою сферою штучного інтелекту. Це завдання часто зустрічається у багатьох додатках, пов'язаних з інтелектуальним аналізом даних, глибоким навчанням, веб-майнінгом тощо. Для вирішення цих проблем традиційні підходи та методи вимагають, щоб уся вибірка даних подавалася у пакетній формі. Мета роботи - запропонувати метод нечіткої можливісної кластеризації даних з використанням еволюційної оптимізації котячих зграй, який був би позбавлений недоліків традиційних підходів до кластеризації даних. Процедура нечіткої можливісної кластеризації даних із використанням еволюціних алгоритмів, для більш швидкого визначення екстремумів вибірки, центроїдів кластерів та адаптивних функцій, що дозволяють не витрачати ресурси машини для зберігання проміжних розрахунків та не потребують додаткового часу для вирішення поставленої задачі кластеризації даних незалежно від розмірності та способу подачі на обробку. Запропонований алгоритм кластеризації даних на основі еволюційної оптимізації є достатньо простим у чисельній реалізації, позбавлений недоліків, властивих традиційним методам нечіткої кластеризації та може працювати з великим розміром вихідної інформації, що обробляється, в режимі онлайн у реальному часі. Висновки: результати експерименту дозволяють рекомендувати розроблений метод для вирішення проблем автоматичної кластеризації та класифікації великих даних, максимально швидко знаходити екстремуми цільової функції, незалежно від способу подачі даних на обробку. Запропонований метод онлайн можливісної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційної оптимізації котячих зграй призначений для використання у гібридних системах обчислювального інтелекту, нейро-фаззі системах,в навчанні штучних нейронних мереж, у завданнях кластеризації та класифікації.