Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (1) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Borodych P$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 5 Представлено документи з 1 до 5 |
|||
| 1. | 
Pospelov B. Studying the recurrent diagrams of carbon monoxide concentration at early ignitions in premises [Електронний ресурс] / B. Pospelov, V. Andronov, E. Rybka, R. Meleshchenko, P. Borodych // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2018. - № 3(9). - С. 34-40. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2018_3(9)__5 Показано, що для раннього виявлення загорянь у приміщеннях можна використовувати методи нелінійної динаміки, що перевершують традиційні методи тимчасового, частотного або частотно-часового аналізу небезпечних факторів загоряння. Встановлено, що найбільш небезпечним під час пожеж у приміщеннях є наявність чадного газу в газовому середовищі. Обгрунтовано теоретичну базу для дослідження рекурентних діаграм концентрації чадного газу в газовому середовищі. Запропоновано модифікацію рекурентних діаграм відстаней на основі ступеневих уявлень, що надає можливість селективно підкреслювати або згладжувати структурні особливості конфігурації рекурентних точок діаграм відстаней. Результати дослідження рекурентних діаграм динаміки концентрації чадного газу показують, що зазначений фактор загоряння матеріалів має в загальному випадку не стохастичну, а хаотичну динаміку. Якісно встановлено, що динаміка концентрації чадного газу в газовому середовищі має нерівномірний розподіл точок. При цьому конфігурація скупчення рекурентних точок діаграм для різних горючих матеріалів є неоднаковою і може бути використана для розпізнавання типу і початку раннього загоряння горючого матеріалу. Встановлений факт хаотичної динаміки концентрації чадного газу в газовому середовищі у разі раннього загоряння матеріалів повинен враховуватися під час розробки нових технологій надійного детектування ранніх загорянь у приміщеннях. Отримані дані є важливими для більш глибокого розуміння динаміки процесу утворення чадного газу в газовому середовищі негерметичних приміщень у разі загоряння різних матеріалів, оскільки це пов'язано зі збереженням життя людей, які знаходяться в таких приміщеннях і своєчасною евакуацією. | ||
| 2. | 
Borodych P. Substantiation of proposals on the use of insulating apparatus in the liquidation of emergencies with the release of hazardous chemicals [Електронний ресурс] / P. Borodych, N. Deуneko, P. Kovalev, V. Streletc, R. Shevchenko // Technology audit and production reserves. - 2018. - № 4(3). - С. 10-16. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Tatrv_2018_4(3)__3 | ||
| 3. |
Pospelov B. Development of a method for detecting dangerous states of polluted atmospheric air based on the current recurrence of the combined risk [Електронний ресурс] / B. Pospelov, V. Kovrehin, E. Rybka, O. Krainiukov, O. Petukhova, T. Butenko, P. Borodych, I. Morozov, O. Horbov, I. Hrachova // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2020. - № 5(9). - С. 49-56. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2020_5(9)__6 | ||
| 4. |
Sytnik N. Establishing rational conditions for obtaining potassium glycerate [Електронний ресурс] / N. Sytnik, E. Kunitsia, V. Mazaeva, A. Chernukha, K. Ostapov, P. Borodych, V. Mazurenko, O. Kovalov, V. Velma, V. Kolokolov // Восточно-Европейский журнал передовых технологий. - 2021. - № 3(6). - С. 12-18. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2021_3(6)__4 | ||
| 5. |
Slyusar V. Improvement of the object recognition model on aerophotos using deep convolutional neural network [Електронний ресурс] / V. Slyusar, M. Protsenko, A. Chernukha, P. Kovalov, P. Borodych, S. Shevchenko, O. Chernikov, S. Vazhynskyi, O. Bogatov, K. Khrustalev // Eastern-european journal of enterprise technologies. - 2021. - № 5(2). - С. 6-21. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vejpte_2021_5(2)__3 | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ інформаційно-комунікаційних технологій |
 Пам`ятка користувача |