Аннотация: Рассмотрены системы автоматического многокомпонентного дозирования – фасовочные линии, которые периодически (дискретно) осуществляют последовательное дозирование каждого компонента в специальные емкости – тару. Существуют разные функции управления подобным оборудованием, поэтому предварительное знакомство с возможными вариантами позволит потенциальным заказчикам точнее сформулировать свои требования к нему. Ввиду недоступности европейского оборудования, материалы статьи актуальны для локализации производства подобного оборудования в России.

Аннотация: Исследованы проблемы, связанные с возникновением радиочастотных помех постоянного действия (FM-радио, GSM, телевидение), помех периодического возникновения (коронные разряды), случайных помех (радиолюбительские изделия, аварийные ситуации). Разработаны метод и прибор для мониторинга высоковольтной изоляции. В качестве способа регистрации частичных разрядов применяется метод определения уровня мощности принимаемого электромагнитного сигнала (received signal strength indicator – RSSI).

Аннотация: Показана актуальность применения технологий машинного обучения в устройствах Internet of Things и встраиваемых системах. Рассмотрены особенности библиотеки TensorFlow Lite Micro. Показана специфика организации машинного обучения в среде туманных и граничных вычислений во встраиваемых системах.

Аннотация: Рассматриваются вопросы применения электрических методов обработки изделий и расширения номенклатуры электродов-инструментов в условиях единичного и опытного производства. Предлагается выполнять автоматизированное проектирование электродов-инструментов на основе трабекулярных структур и реализовать их средствами аддитивного производства. Пористые структуры обеспечивают отведение продуктов электрических реакций и выделяющегося тепла в зоне обработки, что позволит повысить стабильность протекания электрических процессов за счет управляемости движения рабочих сред.

Аннотация: Отмечено, что в настоящий момент создана и функционирует единая система цифровых двойников (ЕСЦД) объектов газораспределения и газопотребления газораспределительных станций (ГРС): Киреевская, Липки и Захарьино (Тульская область). На основе нейросетевых моделей аналитической обработки телеметрических данных, получаемых от 33 контрольных объектов из трех связных групп газораспределения (ГРС Киреевская, Липки и Захарьино), в течение 6 мес. проводились исследования эксплуатации устройств, а именно, факторы возникновения и механизмы предотвращения аварийных отказов основного оборудования. Исследования показали эффективность разработанных моделей: аналитический контроль параметров объектов газораспределительной сети позволил выявить неисправности оборудования и заблаговременно предупредить аварийную ситуацию, а также минимизировать нецелесообразные сбросы природного газа в атмосферу, информировав персонал о необходимости проведения настроек газорегулирующего оборудования в пунктах редуцирования газа.

Аннотация: Использование методов машинного обучения и нейронных сетей позволяет значительно улучшить точность анализа RGB-изображений для извлечения параметров трехмерных изображений. В качестве трехмерного объекта рассматривается тело человека. Предложенный подход предполагает получение серии 2D-изображений с помощью обычных цифровых камер и создание на их основе детализированных 3D-моделей человеческого тела, включая его контуры и пропорции. Полученные 3D-модели человеческого тела могут быть использованы в медицинских целях, для дизайна и производства одежды, а также в других областях, где требуется точное воспроизведение человеческой анатомии.

Аннотация: Представлена автоматизированная система, осуществляющая оптимизацию дутьевых параметров доменной печи в целях снижения использования кокса при доменном производстве и повышения производительности печи. Разработанная система способна учитывать изменения в сырьевой базе доменного процесса, автоматически определяя режимы работы печи на основе качества входного сырья с помощью методов машинного обучения. Система может выступать как один из модулей системы-советчика для мастера доменной печи, осуществляющего оперативное управление процессом с целью повышения качества производимой продукции, и войти в состав экспертной системы дутьевого режима доменной печи.