НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ ОБЧИСЛЮВАЧ ЗАДЛЯ ВІДНОВЛЕННЯ ВТРАЧЕНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ЗІ ШТАТНИХ ДАТЧИКІВ БОРТОВОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117

The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for control and diagnostics its technical condition. The goal of the work is the development of a neural network computer for recovering lost information from standard sensors of the on-board control and diagnostics system of TV3-117 aircraft engine technical state in real time. The following tasks were solved in the article: recovering of lost information by an auto-associative neural network in case of a single sensor failure, recovering of lost information by an «optimal» auto-associative neural network in case of single sensor failures of the on-board control and diagnostic system, recovering the lost information by an auto-associative neural network and an on-board control and diagnostic system from the gas temperature registration sensor before the turbine compressor in case of its failure. The following methods were used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of the theory of information systems and data processing. The following results were obtained: The urgent task of recovering lost information from standard sensors in real time has been solved. Various computer architectures and recovery algorithms were investigated. An engineering technique for recovering lost information using a neurocomputer is proposed. As a result of the use of the neurocomputer, effective and high-quality information recovery from standard sensors was ensured under the conditions of the on-board control and diagnostics system of TV3-117 aircraft engine. Conclusions: The use of an auto-associative neural network in the on-board control and diagnostics system for information recovery makes it possible to ensure fault tolerance of the measuring channels of control systems, in particular, the TV3-117 aircraft engine. The main advantage of using neural networks as part of an on-board control and diagnostics system is the possibility of training and learning in real time, taking into account the individual characteristics of a particular engine. Information recovery in case of sensor failure using an auto-associative neural network provides data recovery error of no more than 0.45 % for single failures and not more than 0.6 % for double failures. At the same time, the time of one data recovery cycle is 1589.544 ns for the Raspberry Pi NanoPi M1 Plus calculator and 196.246 ns for the specialized Intel Neural Compute Stick 2 neuroprocessor, which meets the requirements of onboard implementation as part of an onboard control and diagnostic system.Предметом исследования в статье является авиационный двигатель ТВ3-117 и методы контроля и диагностики его технического состояния. Цель работы – разработка нейросетевого вычислителя для восстановления потерянной информации из штатных датчиков бортовой системы контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в режиме реального времени. В статье решаются следующие задачи: восстановление утраченной информации автоассоциативной нейронной сетью при одиночном отказе датчика, восстановление потерянной информации «оптимальной» автоассоциативной нейронной сетью в случае одиночных отказов датчиков бортовой системы контроля и диагностики, восстановление потерянной информации автоассоциативной нейронной сетью и бортовой системой контроля и диагностики с датчика регистрации температуры газов перед турбиной компрессора в случае его отказа. Используются следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Получены следующие результаты: Решена актуальная задача восстановления потерянной информации со штатных датчиков в режиме реального времени. Исследованы различные архитектуры вычислителей и алгоритмы восстановления. Предлагается инженерная методика восстановления потерянной информации с использованием нейровычислителя. В результате использования нейровычислителя обеспечено эффективное и качественное восстановление информации со штатных датчиков в условиях бортовой системы контроля и диагностики авиационного двигателя ТВ3-117. Выводы: Использование автоассоциативной нейронной сети в бортовой системе контроля и диагностики для восстановления информации позволяет обеспечить отказоустойчивость измерительных каналов систем управления, в частности авиационного двигателя ТВ3-117. Основным преимуществом использования нейронных сетей в рамках бортовой системы контроля и диагностики является возможность обучения и обучению в режиме реального времени с учетом индивидуальных характеристик конкретного двигателя. Восстановление информации при отказе датчиков с помощью автоассоциативной нейронной сети обеспечивает погрешность восстановления данных не более 0,45 % при одиночных отказах и не более 0,6 % при двойных отказах. При этом время одного цикла восстановления данных составляет 1589,544 нс для вычислителя Raspberry Pi NanoPi M1 Plus и 196,246 нс – для специализированного нейропроцессора Intel Neural Compute Stick 2, что удовлетворяет требованиям бортовой реализации в составе бортовой системы контроля и диагностики.Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи – розробка нейромережевого обчислювача задля відновлення втраченої інформації зі штатних датчиків бортової системи контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: відновлення втраченої інформації автоасоціативною нейронною мережею при одиночній відмові датчика, відновлення втраченої інформації «оптимальною» автоасоціативною нейронною мережею у разі одиночних відмов датчиків бортової системи контролю і діагностики, відновлення втраченої інформації автоасоціативною нейронною мережею і бортовою системою контролю і діагностики з датчика реєстрації температури газів перед турбіною компресора у разі його відмови. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Розв’язано актуальну задачу відновлення втраченої інформації зі штатних датчиків в режимі реального часу. Досліджено різні архітектури обчислювачів і алгоритми відновлення. Пропонується інженерна процедура відновлення втраченої інформації з використанням нейрообчислювача. У результаті використання нейрообчислювача забезпечено ефективне і якісне відновлення інформації зі штатних датчиків в умовах бортової системи контролю і діагностики авіаційного двигуна ТВ3-117. Висновки: Використання автоасоціативної нейронної мережі у бортовій системі контролю і діагностики для відновлення інформації дозволяє забезпечити відмовостійкість вимірювальних каналів систем управління, зокрема авіаційного двигуна ТВ3-117. Основною перевагою використання нейронних мереж у рамках бортової системи контролю і діагностики є можливість навчання і донавчання у режимі реального часу з урахуванням індивідуальних характеристик конкретного двигуна. Відновлення інформації при відмові датчиків за допомогою автоасоціативної нейронної мережі забезпечує похибку відновлення даних не більше 0,45 % у разі одиночних відмов і не більше 0,6 % у разі подвійних відмов. При цьому час одного циклу відновлення даних становить 1589,544 нс для обчислювача Raspberry Pi NanoPi M1 Plus і 196,246 нс – для спеціалізованого нейропроцесора Intel Neural Compute Stick 2, що задовольняє вимогам бортової реалізації у складі бортової системи контролю і діагностики

Legal regulation of environmental protection and ensuring environmental safety when using underground resources at regional and local levels

The article deals with environmental and legal problems of using underground resources, particularly associated petroleum gas. Today regional legislation develops unsystematically and inconsistently, because the powers of the constituent entities of the Russian Federation are regulated insufficiently in the sphere of environmental protection and ensuring environmental safety, when using underground resources. Some cases contain direct contradictions to federal legislation. Some constituent entities of the Russian Federation have a tendency for normative legal regulation of this area of public relations within the framework of "advanced standard-setting". These tendencies show the need to specify the powers of the constituent entities of the Russian Federation in federal legislation. Disposal of associated petroleum gas is becoming a serious problem today. A great part of this gas is wildly flared getting into the atmosphere, whereas there is a more decent and even profitable way of its disposal. The article analyzes the corporate structure of associated petroleum gas production in Russia and determines the directions for improving the legal framework. Based on their research, the authors propose to develop a Program of implementing a set of measures aimed at increasing the extraction and subsequent processing (disposal) of associated petroleum gas by independent oil companies, which could serve as measures for state stimulation of oil production development

Ecological and economic mechanism for the formation of environmental measures in the gas extraction constructions

The disturbed balance of the “society-nature” system has led to the fact that the production of output usually involves environmental pollution. The reason is that most technological processes are far from perfect and involve formation of intermediate substances or end products that do not participate in further production process and consequently become waste. Therefore, the authors analyze the methodological approaches of integrated environmental and economic assessment of environment protection measures during the construction of gas industry facilities, which is a relevant issue in terms of ecology. The authors claim that the extraction of fuel and energy resources disrupt the biogeocoenosises’ components during the survey, development and exploitation of deposits, leading to the manifestation of dangerous natural management processes and destruction of flora and fauna. Therefore, the environmental-economic mechanism for the formation of environmental measures during the construction of gas facilities should be improved within the framework of the strategy of sustainable economic development of society and ensuring its environmental safety. Analysis of methods for assessing the environmental and economic impact of gas industry enterprises on the environment has shown that enterprises need further instrumental and methodological improvement

НЕЙРОМЕРЕЖЕВИЙ ОБЧИСЛЮВАЧ ЗАДЛЯ ВІДНОВЛЕННЯ ВТРАЧЕНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ЗІ ШТАТНИХ ДАТЧИКІВ БОРТОВОЇ СИСТЕМИ КОНТРОЛЮ І ДІАГНОСТИКИ АВІАЦІЙНОГО ДВИГУНА ТВ3-117

The subject matter of the article is TV3-117 aircraft engine and methods for control and diagnostics its technical condition. The goal of the work is the development of a neural network computer for recovering lost information from standard sensors of the on-board control and diagnostics system of TV3-117 aircraft engine technical state in real time. The following tasks were solved in the article: recovering of lost information by an auto-associative neural network in case of a single sensor failure, recovering of lost information by an «optimal» auto-associative neural network in case of single sensor failures of the on-board control and diagnostic system, recovering the lost information by an auto-associative neural network and an on-board control and diagnostic system from the gas temperature registration sensor before the turbine compressor in case of its failure. The following methods were used: methods of probability theory and mathematical statistics, methods of neuroinformatics, methods of the theory of information systems and data processing. The following results were obtained: The urgent task of recovering lost information from standard sensors in real time has been solved. Various computer architectures and recovery algorithms were investigated. An engineering technique for recovering lost information using a neurocomputer is proposed. As a result of the use of the neurocomputer, effective and high-quality information recovery from standard sensors was ensured under the conditions of the on-board control and diagnostics system of TV3-117 aircraft engine. Conclusions: The use of an auto-associative neural network in the on-board control and diagnostics system for information recovery makes it possible to ensure fault tolerance of the measuring channels of control systems, in particular, the TV3-117 aircraft engine. The main advantage of using neural networks as part of an on-board control and diagnostics system is the possibility of training and learning in real time, taking into account the individual characteristics of a particular engine. Information recovery in case of sensor failure using an auto-associative neural network provides data recovery error of no more than 0.45 % for single failures and not more than 0.6 % for double failures. At the same time, the time of one data recovery cycle is 1589.544 ns for the Raspberry Pi NanoPi M1 Plus calculator and 196.246 ns for the specialized Intel Neural Compute Stick 2 neuroprocessor, which meets the requirements of onboard implementation as part of an onboard control and diagnostic system.Предметом исследования в статье является авиационный двигатель ТВ3-117 и методы контроля и диагностики его технического состояния. Цель работы – разработка нейросетевого вычислителя для восстановления потерянной информации из штатных датчиков бортовой системы контроля и диагностики технического состояния авиационного двигателя ТВ3-117 в режиме реального времени. В статье решаются следующие задачи: восстановление утраченной информации автоассоциативной нейронной сетью при одиночном отказе датчика, восстановление потерянной информации «оптимальной» автоассоциативной нейронной сетью в случае одиночных отказов датчиков бортовой системы контроля и диагностики, восстановление потерянной информации автоассоциативной нейронной сетью и бортовой системой контроля и диагностики с датчика регистрации температуры газов перед турбиной компрессора в случае его отказа. Используются следующие методы: методы теории вероятностей и математической статистики, методы нейроинформатики, методы теории информационных систем и обработки данных. Получены следующие результаты: Решена актуальная задача восстановления потерянной информации со штатных датчиков в режиме реального времени. Исследованы различные архитектуры вычислителей и алгоритмы восстановления. Предлагается инженерная методика восстановления потерянной информации с использованием нейровычислителя. В результате использования нейровычислителя обеспечено эффективное и качественное восстановление информации со штатных датчиков в условиях бортовой системы контроля и диагностики авиационного двигателя ТВ3-117. Выводы: Использование автоассоциативной нейронной сети в бортовой системе контроля и диагностики для восстановления информации позволяет обеспечить отказоустойчивость измерительных каналов систем управления, в частности авиационного двигателя ТВ3-117. Основным преимуществом использования нейронных сетей в рамках бортовой системы контроля и диагностики является возможность обучения и обучению в режиме реального времени с учетом индивидуальных характеристик конкретного двигателя. Восстановление информации при отказе датчиков с помощью автоассоциативной нейронной сети обеспечивает погрешность восстановления данных не более 0,45 % при одиночных отказах и не более 0,6 % при двойных отказах. При этом время одного цикла восстановления данных составляет 1589,544 нс для вычислителя Raspberry Pi NanoPi M1 Plus и 196,246 нс – для специализированного нейропроцессора Intel Neural Compute Stick 2, что удовлетворяет требованиям бортовой реализации в составе бортовой системы контроля и диагностики.Предметом дослідження в статті є авіаційний двигун ТВ3-117 та методи контролю і діагностики його технічного стану. Мета роботи – розробка нейромережевого обчислювача задля відновлення втраченої інформації зі штатних датчиків бортової системи контролю і діагностики технічного стану авіаційного двигуна ТВ3-117 в режимі реального часу. В статті вирішуються наступні завдання: відновлення втраченої інформації автоасоціативною нейронною мережею при одиночній відмові датчика, відновлення втраченої інформації «оптимальною» автоасоціативною нейронною мережею у разі одиночних відмов датчиків бортової системи контролю і діагностики, відновлення втраченої інформації автоасоціативною нейронною мережею і бортовою системою контролю і діагностики з датчика реєстрації температури газів перед турбіною компресора у разі його відмови. Використовуються такі методи: методи теорії ймовірностей і математичної статистики, методи нейроінформатики, методи теорії інформаційних систем та обробки даних. Отримано наступні результати: Розв’язано актуальну задачу відновлення втраченої інформації зі штатних датчиків в режимі реального часу. Досліджено різні архітектури обчислювачів і алгоритми відновлення. Пропонується інженерна процедура відновлення втраченої інформації з використанням нейрообчислювача. У результаті використання нейрообчислювача забезпечено ефективне і якісне відновлення інформації зі штатних датчиків в умовах бортової системи контролю і діагностики авіаційного двигуна ТВ3-117. Висновки: Використання автоасоціативної нейронної мережі у бортовій системі контролю і діагностики для відновлення інформації дозволяє забезпечити відмовостійкість вимірювальних каналів систем управління, зокрема авіаційного двигуна ТВ3-117. Основною перевагою використання нейронних мереж у рамках бортової системи контролю і діагностики є можливість навчання і донавчання у режимі реального часу з урахуванням індивідуальних характеристик конкретного двигуна. Відновлення інформації при відмові датчиків за допомогою автоасоціативної нейронної мережі забезпечує похибку відновлення даних не більше 0,45 % у разі одиночних відмов і не більше 0,6 % у разі подвійних відмов. При цьому час одного циклу відновлення даних становить 1589,544 нс для обчислювача Raspberry Pi NanoPi M1 Plus і 196,246 нс – для спеціалізованого нейропроцесора Intel Neural Compute Stick 2, що задовольняє вимогам бортової реалізації у складі бортової системи контролю і діагностики

Legal regulation of environmental protection and ensuring environmental safety when using underground resources at regional and local levels

The article deals with environmental and legal problems of using underground resources, particularly associated petroleum gas. Today regional legislation develops unsystematically and inconsistently, because the powers of the constituent entities of the Russian Federation are regulated insufficiently in the sphere of environmental protection and ensuring environmental safety, when using underground resources. Some cases contain direct contradictions to federal legislation. Some constituent entities of the Russian Federation have a tendency for normative legal regulation of this area of public relations within the framework of "advanced standard-setting". These tendencies show the need to specify the powers of the constituent entities of the Russian Federation in federal legislation. Disposal of associated petroleum gas is becoming a serious problem today. A great part of this gas is wildly flared getting into the atmosphere, whereas there is a more decent and even profitable way of its disposal. The article analyzes the corporate structure of associated petroleum gas production in Russia and determines the directions for improving the legal framework. Based on their research, the authors propose to develop a Program of implementing a set of measures aimed at increasing the extraction and subsequent processing (disposal) of associated petroleum gas by independent oil companies, which could serve as measures for state stimulation of oil production development

Ecological and economic mechanism for the formation of environmental measures in the gas extraction constructions

The disturbed balance of the “society-nature” system has led to the fact that the production of output usually involves environmental pollution. The reason is that most technological processes are far from perfect and involve formation of intermediate substances or end products that do not participate in further production process and consequently become waste. Therefore, the authors analyze the methodological approaches of integrated environmental and economic assessment of environment protection measures during the construction of gas industry facilities, which is a relevant issue in terms of ecology. The authors claim that the extraction of fuel and energy resources disrupt the biogeocoenosises’ components during the survey, development and exploitation of deposits, leading to the manifestation of dangerous natural management processes and destruction of flora and fauna. Therefore, the environmental-economic mechanism for the formation of environmental measures during the construction of gas facilities should be improved within the framework of the strategy of sustainable economic development of society and ensuring its environmental safety. Analysis of methods for assessing the environmental and economic impact of gas industry enterprises on the environment has shown that enterprises need further instrumental and methodological improvement

Formation of the Quality Indicators of Hemp ( Cannabis Sativa L.) Seeds Sown under Organic Growing Technology

The oil content of hemp seeds is controlled by the genotype and in the conducted studies did not depend on the growing technology, but this factor had a synergistic effect with others. The protein content of hemp seeds during the years of research did not depend on weather conditions. Like other quality indicators, it had a slight variation, which indicates the significant role of the genetic characteristics of the varieties. On average, over the years of research, the protein content of variants grown according to conventional technology was 25.2%, and according to transitional technology, it was 0.03% higher, which was within the limits of statistical error. The organic technology ensured the protein content at the level of 25.3%, and the use of the microbial biodegrader - biodestructor BioStymix-Niva contributed to the further growth of the indicator to 25.4%. The oil content of hemp seeds is not limited by other important characteristics, such as the yield of the hemp stems or the fiber content. Only the Glyana variety showed inverse correlations with plant height, hemp stems and seed productivity, they were of medium strength (r = –0.60… –0.43). In the Zolotoniski 15 variety, only one inverse relationship was recorded - plant height (r = –0.57). No correlation was established between protein content and oil content in seeds. Correlations may change depending on other factors of cultivation, including weather conditions, elements of technology, etc., but the evaluation of varieties for cultivation according to these characteristics can significantly increase the efficiency of the production of cannabis products

Cossack fun

У посібнику в популярній формі розкривається історія фізичної культури запорізьких козаків та пропонуються різноманітні сценарії козацьких ігор. Окрім фахівців з фізичної культури і спорту, книга буде цікавою для спеціалістів з виховної роботи, батьків і найголовніше - діте