Illocutionary Pragmatic Adaptation Challenge: Ukrainian Translations of English-language Soft Law Texts

The article introduces the concept of illocutionary pragmatic adaptation (IPA) as a local translation adaptation aimed at replacing, de-intensifying or strengthening the modality in Ukrainian translations of the English-language soft law texts. The idea of IPA is based on the premises of illocutionary forces–modality correlation, their graded nature added by the concept of pragmatic translation adaptation, its types, criteria, and strategies. Basic IPA means include shall-associated transformations aimed at adaptation to a softer law and should-associated IPA to a harder law. The omission of shall in the Ukrainian translations results in transforming explicit directives into two-intentional assertives, effecting the replacement of obligative modality by an epistemic belief that the rule should be followed instead of the requirement for the rule observation. Replacing the modal verb of the recommendation should with the verb of obligation “повинні» (must) leads to the transformation of modality of recommendation into an obligative one based on strengthening the directive illocutionary force. The paper has identified three factors of IPA: (1) genre-related, which determines the target text adaptation either to the softer or harder genres of the source text; (2) a discursive space of soft law core values effecting IPA with a decrease in directive illocutionary force and obligative modality; (3) the factor of the local context

Dielectric Permittivity Model for Polymer–Filler Composite Materials by the Example of Ni- and Graphite-Filled Composites for High-Frequency Absorbing Coatings

The suppression of unnecessary radio-electronic noise and the protection of electronic devices from electromagnetic interference by the use of pliable highly microwave radiation absorbing composite materials based on polymers or rubbers filled with conductive and magnetic fillers have been proposed. Since the working frequency bands of electronic devices and systems are rapidly expanding up to the millimeter wave range, the capabilities of absorbing and shielding composites should be evaluated for increasing operating frequency. The point is that the absorption capacity of conductive and magnetic fillers essentially decreases as the frequency increases. Therefore, this paper is devoted to the absorbing capabilities of composites filled with high-loss dielectric fillers, in which absorption significantly increases as frequency rises, and it is possible to achieve the maximum frequency selective of absorption due to electromagnetic and electromechanical resonances

Розробка підходу в управлінні безпекою керування рухом судна шляхом ідентифікації станів навігатора

The object of this study is the processes of automated management of maritime safety by analyzing the manifestations of the human factor of sea navigators. The task solved is justified by the need for formal and logical analysis and intelligent identification of mental motivational states (MMS) of marine navigators whose actions can cause dangerous situations during the control of the ship’s movement. High accident rates due to the fault of the navigators, in the absence of automated means of monitoring their condition, cause a contradiction between the existing means of safety control in controlling the movement of the vessel and the modern requirements of navigation, which needs to be resolved. A safety management approach was devised that takes into account the specificity of navigational tasks and the p-adic classification of dangerous MMS for navigators. This has made it possible to create three security modes that are activated depending on the detected state of the navigator’s MMS. Features of the results are the combination of analysis by means of p-adic systems and intelligent methods of data processing. As a result, sufficient identification accuracy was obtained for more than 75 % of MMS through neural network training. Experimental data collected during the navigation watch, as well as on the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland), became the basis for simulation by means of neural networks. In turn, the training of neural networks made it possible to obtain sufficient identification accuracy by performing up to 3000 iterations. Overall, the learning rate of the neural network was 0.98, which indicates a high level of identification. From a practical point of view, the results could be used for the automated management of shipping safety, as well as for evaluating the level of adaptation of the navigator to dynamically changing conditions. The proposed approach provides opportunities for the application of modern intelligent technologies in the field of maritime transport safety, namely artificial neural network tools that determine notification modes or activation of automatic ship traffic control modules. The specified contradiction requires the design of specialized systems for automated safety management of ship traffic control based on the identified states of navigatorsОб’єктом дослідження є процеси автоматизованого управління безпекою мореплавства шляхом аналізу проявів людського фактору морських навігаторів. Проблема, що вирішувалася у даному дослідженні, обґрунтовується необхідністю формально-логічного аналізу та інтелектуальної ідентифікації ментальних мотиваційних станів (ММС) морських навігаторів, дії яких можуть спричинити небезпечні ситуації під час керування рухом судна. Високі показники аварійності з вини навігаторів, в умовах відсутності автоматизованих засобів спостереження за їх станом, викликають протиріччя між існуючими засобами контролю безпеки при керуванні рухом судна та сучасними вимогами судноводіння, що потребує вирішення. Було розроблено підхід управління безпекою керування рухом судна що враховує специфіку навігаційних завдань та p-адичну класифікацію небезпечних ММС навігаторів. Це дозволило створити три режими безпеки, які активуються залежно від виявленого стану ММС навігатора. Особливостями отриманих результатів є поєднання аналізу засобами p-адичних систем та інтелектуальних методів обробки даних. В результаті, було отримано достатню точність ідентифікації для понад 75 % ММС через тренування нейронних мереж. Експериментальні дані, зібрані в ході несення навігаційної вахти, а також на симуляторах Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія), стали основою для моделювання засобами нейронних мереж. У свою чергу, тренування нейронних мереж дозволило отримати достатню точність ідентифікації здійснивши до 3000 ітерацій. Загалом, показник рівня навчання нейронної мережі склав 0,98, що свідчить про високий рівень ідентифікації. З практичної точки зору, отримані результати можуть бути використані для автоматизованого управління безпекою судноплавства, а також для оцінки рівня адаптації навігатора до динамічно змінюваних умов. Запропонований підхід надає можливості у застосуванні сучасних інтелектуальних технологій у сфері безпеки морського транспорту, а саме засобів штучних нейронних мереж що визначають режими сповіщень або активацію автоматичних модулів керування рухом судна. Означене протиріччя вимагає розробки спеціалізованих систем автоматизованого управління безпекою керування рухом судна на основі ідентифікованих станів навігаторі

Розробка аналізатора для підвищення безпеки морського судноплавства і його експериментальне дослідження

On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators' response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator's actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain's bridge for an individual navigator.На основе эмпирических экспериментальных данных были идентифицированы связи, указывающие на влияние реакций навигаторов (судоводителей) на такие показатели управления судном как маневренность и безопасность. Это сформировало гипотезу о неслучайной связи между действиями навигатора, его реакциями и параметрами управления морским транспортом. В рамках указанной гипотезы были предложены логико-формальные подходы, позволяющие использовать серверные данные как морских симуляторов, так и действующих судов морского транспорта с целью своевременной идентификации возникновения критической ситуации с возможными катастрофическими последствиями. Предложен метод обработки навигационных данных, основанный на анализе темпоральных зон, который позволил предупредить проявления снижений результативности управления морским транспортом на 22,5 %. На основе кластерного анализа и автоматизированных нейронных сетей удалось выделить временные фрагменты управления судном и классифицировать их в соответствии с уровнем опасности. При этом тестовая ошибка нейронной сети составила лишь 3,1 %, а ошибка обучения 3,8 %, что обеспечивает высокое качество полученных результатов моделирования. Предложенные подходы были апробированы с применением навигационного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Финляндия). Проведенное имитационное моделирование системы идентификации критических ситуации при управлении морским транспортом позволило уменьшить вероятность возникновения катастрофических ситуаций на 13,5 %. Использование автоматизированных искусственных нейронных сетей позволило проводить идентификацию критических ситуаций в режиме реального времени на основе базы данных управления морским транспортом на капитанском мостике для индивидуального навигатораНа основі емпіричних експериментальних даних були ідентифіковані зв’язки, що вказують на вплив реакцій навігаторів (судноводіїв) на такі показники управління судном як маневреність і безпека. Це сформувало гіпотезу про невипадковий зв’язок між діями навігатора, його реакціями та параметрами управління морським транспортом. У рамках зазначеної гіпотези були запропоновані логіко-формальні підходи, що дозволяють застосувати серверні дані як морських симуляторів, так і діючих суден морського транспорту з метою своєчасної ідентифікації виникнення критичної ситуації з ймовірними катастрофічними наслідками. Запропоновано метод обробки навігаційних даних, що заснований на аналізі темпоральних зон, який дозволив попередити прояви зниження результативності управління морським транспортом на 22,5 %. На основі кластерного аналізу і автоматизованих нейронних мереж вдалося виділити часові фрагменти управління судном і класифікувати їх відповідно до рівня небезпеки. При цьому тестова помилка нейронної мережі склала лише 3,1 %, а помилка навчання 3,8 %, що забезпечує високу якість отриманих результатів моделювання. Запропоновані підходи були апробовані із застосуванням навігаційного тренажера Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Фінляндія). Проведене імітаційне моделювання системи ідентифікації критичних ситуації під час управління морським транспортом дозволило зменшити ймовірність виникнення катастрофічних ситуацій на 13,5 %. Використання автоматизованих штучних нейронних мереж дозволило проводити ідентифікацію критичних ситуацій в режимі реального часу на основі бази даних управління морським транспортом на капітанському містку для індивідуального навігатор

Navigation Safety Control System Development Through Navigator Action Prediction by Data Mining Means

Taking into account current trends in the development of ergatic maritime transport systems, the factors of the navigator's influence on vessel control processes were determined. Within the framework of the research hypothesis, to improve navigation safety, it is necessary to apply predictive data mining models and automated vessel control. The paper proposes a diagram of the ergatic vessel control system and a model for identifying the influence of the navigator “human factor” during navigation. Within the framework of the model based on the principles of navigator decision trees, prediction by data mining means is applied, taking into account the identifiers of the occurrence of a critical situation. Based on the prediction results, a method for optimal vessel control in critical situations was developed, which is triggered at the nodes of the navigator decision tree, which reduces the likelihood of a critical impact on vessel control. The proposed approaches were tested in the research laboratory “Development of decision support systems, ergatic and automated vessel control systems”. The use of the Navi Trainer 5,000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland) and simulation of the navigation safety control system for critical situations have confirmed its effectiveness. As a result of testing, it was determined that the activation of the system allowed reducing the likelihood of critical situations by 18–54 %. In 11 % of cases, the system switched the vessel control processes to automatic mode and, as a result, reduced the risk of emergencies. The use of automated data mining tools made it possible to neutralize the negative influence of the “human factor” of the navigator and to reduce the average maneuvering time during vessel navigation to 23

Navigation Safety Control System Development Through Navigator Action Prediction by Data Mining Means

Taking into account current trends in the development of ergatic maritime transport systems, the factors of the navigator's influence on vessel control processes were determined. Within the framework of the research hypothesis, to improve navigation safety, it is necessary to apply predictive data mining models and automated vessel control. The paper proposes a diagram of the ergatic vessel control system and a model for identifying the influence of the navigator “human factor” during navigation. Within the framework of the model based on the principles of navigator decision trees, prediction by data mining means is applied, taking into account the identifiers of the occurrence of a critical situation. Based on the prediction results, a method for optimal vessel control in critical situations was developed, which is triggered at the nodes of the navigator decision tree, which reduces the likelihood of a critical impact on vessel control. The proposed approaches were tested in the research laboratory “Development of decision support systems, ergatic and automated vessel control systems”. The use of the Navi Trainer 5,000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland) and simulation of the navigation safety control system for critical situations have confirmed its effectiveness. As a result of testing, it was determined that the activation of the system allowed reducing the likelihood of critical situations by 18–54 %. In 11 % of cases, the system switched the vessel control processes to automatic mode and, as a result, reduced the risk of emergencies. The use of automated data mining tools made it possible to neutralize the negative influence of the “human factor” of the navigator and to reduce the average maneuvering time during vessel navigation to 23

Development and Experimental Study of Analyzer to Enhance Maritime Safety

On the basis of empirical experimental data, relationships were identified indicating the influence of navigators' response to such vessel control indicators as maneuverability and safety. This formed a hypothesis about a non-random connection between the navigator's actions, response and parameters of maritime transport management. Within the framework of this hypothesis, logical-formal approaches were proposed that allow using server data of both maritime simulators and operating vessels in order to timely identify the occurrence of a critical situation with possible catastrophic consequences. A method for processing navigation data based on the analysis of temporal zones is proposed, which made it possible to prevent manifestations of reduced efficiency of maritime transport management by 22.5 %. Based on cluster analysis and automated neural networks, it was possible to identify temporary vessel control fragments and classify them by the level of danger. At the same time, the neural network test error was only 3.1 %, and the learning error was 3.8 %, which ensures the high quality of simulation results. The proposed approaches were tested using the Navi Trainer 5000 navigation simulator (Wärtsilä Corporation, Finland). The simulation of the system for identifying critical situations in maritime transport management made it possible to reduce the probability of catastrophic situations by 13.5 %. The use of automated artificial neural networks allowed defining critical situations in real time from the database of maritime transport management on the captain's bridge for an individual navigator