publication foto Журнал «Наука и образование сегодня» выходит раз в два месяца, 19 числа (ежемесячно уточняется). Следующий номер журнала № 2(79) 2024 г. Выйдет - 17.05.2024 г. Статьи принимаются 14.05.2024 г.

Если Вы хотите напечататься в ближайшем номере, не откладывайте отправку заявки.

Потратьте одну минуту, заполните и отправьте заявку в Редакцию.




Информация о материале
Просмотров: 943

Leonov V.S., Baklanov O.D., Sautin M.V., Kostin G.V., Kubasov A.A., Altunin S.E., Kulakovsky O.M.

 Leonov Vladimir Semenovich, - PhD, Supervisor and Chief Designer,

 GK “QUANTON”;

Baklanov Oleg Dmitrievich - PhD, Advisor,

RSC “ENERGIA”, KOROLEV;

Sautin Mikhail Vasilevich - Lieutenant General retired,

MOSCOW;

Kostin Georgy Vasilevich - PhD, Doctor of Technical Sciences, Professor, Director Advisor,

VORONEZH MECHANICAL PLANT, VORONEZH;

Kubasov Alexander Alexeyevich - Tester of Space Technology,

RSC “ENERGIA”, KOROLEV;

Altunin Sergey Egorovich - Engineer, Technical Director,

GK “QUANTON”, BRYANSK;

Kulakovsky Oleg Mikhailovich - Engineer, General Director,

GK “QUANTON”, ST. PETERSBURG

Abstract: the control tests of the two prototypes of non-jet propulsion of quantum engine KvD-1-2009 (model of 2009) with horizontal thrust and antigravitator KvD-1 with vertical thrust, were conducted on March 3rd, 2018 by a public commission of specialists chaired and initiated by the former Minister of General Machine-Building Industry of the USSR (space branch) Oleg D. Baklanov. KvD-1-2009 developed a specific thrust of more than 100 N/kW, which is more than 100 times more efficient than the liquid rocket engine (LRE).

Keywords: jet propulsion, non-jet propulsion, quantum engine, antigravity, quantum gravity, theory of Superunification, LRE, specific thrust force.

References / Список литературы

  1. Idei Tsiolkovskogo i problemy kosmonavtiki. Izbranniye trudy I–V chteniy K.E. Tsiolkovskogo. Mo.: Mashinostroyeniye, 1974. Р. 5.
  2. Leonov V.S. Quantum Energetics. Volume 1 Theory of Superunification. Cambridge International Science Publishing, 2010. 745 p.
  3. Leonov V.S. Sposob sozdaniya tyagi v vakuume i polevoy dvigatel' dlya kosmicheskogo korablya (varianty). Patent RF № 2185526 (2002).
  4. Shawyer Roger. Second generation EmDrive propulsion applied to SSTO launcher and interstellar probe // Acta Astronautica, 2015. Vol. 116. Р 166–174.
  5. White Harold, March Paul, Lawrence James, Vera Jerry, Sylvester Andre. Measurement of Impulsive Thrust from a Closed Radio-Frequency Cavity in Vacuum // Journal of Propulsion and Power, 2017. Vol. 33. № 4. Pp. 830–841.
  6. China claims to have a working version of NASA's impossible engine orbiting the Earth - and will use it in satellites 'imminently' // Daily Mail Online. [Electronic Resource]. URL: http://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-4052580/China-claims-built-working-version-NASA-s-impossible-engine-says-s-orbiting-Eart/ (date of access: 16.01.2019).
  7. RAN: «Nevozmozhny dvigatel» iz KNR ne protivorechit zakonam fiziki. I deystvitelno mozhet rabotat bez topliva. RAS. [Electronic Resource]. URL: http://www.ras.ru/news/shownews.aspx?id=b4f09fbd-802f-4e33-92c3-2ef287f5f974&print=1/ (date of access: 16.01.2019).
  8. Leonov V.S. Nereaktivniye kvantoviye dvigateli dlya osvoeniya kosmosa. K.E. Tsiolkovsky. Problemy i buduschee rossiyskoy nauki i tekhniky. Materialy LII nauchnykh chteniy pamyati K.E. Tsiolkovskogo. Kaluga: Politop, 2017. Pp. 31-33.
  9. Krichevsky S.V. Ekologicheskiye aerokosmicheskiye tekhnologhii i proekty: metodologhiya, istoriya, perspektivy. Vozdushno-kosmicheskaya sfera, 2018. № 3. 78-85.
  10. Rezultaty izmereniya udelnoy sily tyaghi antigravitatsionnogo kvantovogo dvigatelya bez vybrosa reaktivnoy massy. Analiz, sravneniya i perspektivy primeneniya kvantovykh dvigateley. Available at: NPO “Kvanton” website. [Electronic Resource]. URL: http://www.quanton.ru/news/16.html (date of access: 16.01.2019).
  11. Леонов В.С., Бакланов О.Д., Саутин М.В., Костин Г.В., Кубасов А.А., Алтунин С.Е., Кулаковский О.М. Неракетный нереактивный квантовый двигатель: технология, результаты, перспективы. // Воздушно-космическая сфера. 2019. №1. С. 68-75. DOI: 10.30981/2587-7992-2019-98-1-68-75.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Leonov V.S., Baklanov O.D., Sautin M.V., Kostin G.V., Kubasov A.A., Altunin S.E., Kulakovsky O.M. NON-ROCKET, NON-REACTIVE QUANTUM ENGINE: IDEA, TECHNOLOGY, RESULTS, PROSPECTS // Наука и образование сегодня № 8(43), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Информация о материале
Просмотров: 546

Усов А.Е., Варламов А.А., Бабкин О.В., Дос Е.В., Мостовщиков Д.Н.

Усов Алексей Евгеньевич – ведущий архитектор;

Варламов Александр Александрович – старший архитектор;

Бабкин Олег Вячеславович – старший архитектор;

Дос Евгений Владимирович – архитектор;

Мостовщиков Дмитрий Николаевич – старший архитектор,

 системный интегратор «Li9 Technology Solutions»,

г. Райли, Соединенные Штаты Америки

Аннотация: рассмотрены методы применения полуавтоматической кластеризации в практической задаче обработки наборов частично помеченных данных. Проведен анализ алгоритмов, использующих жесткие ограничения по наличию и отсутствию определенных типов данных в кластере. Показан приоритет современного подхода, в рамках которого предлагается использовать полуавтоматическую кластеризацию с мягкими попарными ограничениями. В основу данного подхода было предложено положить алгоритмы, которые базируются на методе нечетких c-средних. В частности, для решения поставленной задачи с точки зрения мягких ограничений были модифицированы алгоритмы энтропийной регуляризованной кластеризации c‑средних и неопределенной ядерной кластеризации c‑средних. Также был предложен подход, который включает в алгоритм попарные ограничения в том случае, когда мягкие ограничения не дают достаточного уровня эффективности кластеризации набора данных.

Ключевые слова: полуавтоматическая кластеризация, метод нечетких c-средних, метод энтропийной кластеризации c‑средних, метод неопределенной ядерной кластеризации c‑средних, bFCM, eFCM, RFCM.

Список литературы / References

  1. Lee S., Kim J. & Jeong Y., Various Validity Indices for Fuzzy K-means Clustering. Korean Management Review. 46 (4), 1201-1226. doi:10.17287/kmr.2017.46.4.1201.
  2. Chen S., 2017. An improved fuzzy decision analysis framework with fuzzy Mahalanobis distances for individual investment effect appraisal. Management Decision, 55(5), 935-956. doi:10.1108/md-11-2015-0512.
  3. Lee J. & Lee J., K-means clustering based SVM ensemble methods for imbalanced data problem. 2014 Joint 7th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems (SCIS) and 15th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS). doi:10.1109/scis-isis.2014.7044861.
  4. A New Membership Function on Hexagonal Fuzzy Numbers. (2015). International Journal of Science and Research (IJSR), 5(5), 1129-1131. doi:10.21275/v5i5.nov163626.
  5. Miyamoto S.H., Ichihashi Н. and Honda К. Algorithms for Fuzzy Clustering, Springer, 2008.
  6. Miyamoto S. and Umayahara К. “Fuzzy clustering by quadratic regularization,” Proc. 1998 IEEE Int. Conf. Fuzzy Systems and IEEE World Congr. Computational Intelligence. Vol. 2. Pp. 1394–1399, 1998.
  7. Lewis R.H., Paláncz B. & Awange J., Application of Dixon resultant to maximization of the likelihood function of Gaussian mixture distribution. ACM Communications in Computer Algebra, 49(2), 57-57. doi:10.1145/2815111.2815138.
  8. Honda К., Oshio S. and Notsu А. “Fuzzy co-clustering induced by multinomial mixture models,” Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. Vol. 19. № 6. 717–726, 2015.
  9. Kumar P. & Chaturvedi A., Probabilistic query generation and fuzzy c-means clustering for energy-efficient operation in wireless sensor networks. International Journal of Communication Systems, 29(8), 1439-1450. doi:10.1002/dac.3112.
  10. Raveendran R. & Huang B., Mixture Probabilistic PCA for Process Monitoring - Collapsed Variational Bayesian Approach. IFAC-PapersOnLine, 49(7), 1032-1037. doi:10.1016/j.ifacol.2016.07.338.
  11. Miyamoto S. and Umayahara K.: “Methods in Hard and Fuzzy Clustering,” in: Liu, Z.-Q. and Miyamoto, S. (eds), Soft Computing and Human-centered Machines, Springer-Verlag Tokyo, 2000.
  12. Graves D. & Pedrycz W., Kernel-based fuzzy clustering and fuzzy clustering: A comparative experimental study. Fuzzy Sets and Systems, 161(4), 522-543. doi:10.1016/j.fss.2009.10.021.
  13. Hathaway R.J., Overstreet D.D., Murphy T.E. & Bezdek J.C., Relational data clustering with incomplete data. Applications and Science of Computational Intelligence IV. doi:10.1117/12.421178.
  14. Hathaway R., Huband J. & Bezdek J. (n.d.). Kernelized Non-Euclidean Relational Fuzzy c-Means Algorithm. The 14th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2005. FUZZ 05. doi:10.1109/fuzzy.2005.1452429.
  15. Kanzawa Y.: “Entropy-Regularized Fuzzy Clustering for Non-Euclidean Relational Data and Indefinite Kernel Data,” JACIII. Vol. 16, № 7. Р 784–792, 2012.
  16. Miyamoto S. and Suizu D.: “Fuzzyc-Means Clustering Using Kernel Functions in Support Vector Machines,” JACIII, Vol. 7, No. 1, pp. 25–30, 2003.
  17. Miyamoto S., Kawasaki Y. and Sawazaki K.: “An Explicit Mapping for Kernel Data Analysis and Application to Text Analysis,” Proc. IFSA-EUSFLAT 2009, Р 618–623, 2009.
  18. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S.: “Indefinite Kernel Fuzzyc-Means Clustering Algorithms,” Lecture Notes in Computer Science, Vol. 6408, Р 116–128, 2010.
  19. Bouchachia A. and Pedrycz W.: “Data Clustering with Partial Supervision,” Data Mining and Knowledge Discovery. Vol. 12. Р 47–78, 2006.
  20. Yamazaki M., Miyamoto S. and Lee I.-J.: “Semi-supervised Clustering with Two Types of Additional Functions,” Proc. 24th Fuzzy System Symposium. 2E2-01, 2009.
  21. Macario V. & Francisco De A.T. De Carvalho, A new approach for semi-supervised clustering based on Fuzzy C-Means. International Conference on Fuzzy Systems. doi:10.1109/fuzzy.2010.5584306.
  22. Yamashiro M., Endo Y., Hamasuna Y. and Miyamoto S.: “A Study on Semi-supervised Fuzzy c-Means,” Proc. 24th Fuzzy System Symposium, 2E3-04, 2009.
  23. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S.: “A Semi-Supervised Entropy Regularized Fuzzy c-Means,” Proc. 2009 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, Р 564–567, 2009.
  24. Liu L. & Wu X., Semi-Supervised Possibilistic Fuzzy c-Means Clustering Algorithm on Maximized Central Distance. Proceedings of the 2nd International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE 2013). doi:10.2991/iccsee.2013.342.
  25. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S: “Some Pairwise Constrained Semi-Supervised Fuzzy c-Means Clustering,” LNAI, Vol. 5681, Pp. 268–281, 2009.
  26. Thong P.H. & Son L.H., An Overview of Semi-Supervised Fuzzy Clustering Algorithms. International Journal of Engineering and Technology. 8 (4), 301-306. doi:10.7763/ijet.2016.v6.902.
  27. Kanzawa Y., Endo Y. and Miyamoto S.: “Semi-Supervised Fuzzy c-Means Algorithm by Revising Dissimilarity Between Data,” JACIII. Vol. 15, № 1. Pp. 95–101, 2011.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Усов А.Е., Варламов А.А., Бабкин О.В., Дос Е.В., Мостовщиков Д.Н. ПОСТРОЕНИЕ НЕЧЕТКИХ АЛГОРИТМОВ ПОЛУАВТОМАТИЧЕСКОГО ОБУЧЕНИЯ НА ОСНОВЕ МАТРИЦ РАЗЛИЧИЙ И ЯДЕРНЫХ МАТРИЦ // Наука и образование сегодня № 8(43), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Информация о материале
Просмотров: 548

Иващенко Г.А.

Иващенко Геннадий Александрович – главный инженер проекта, Творческая студия «Мастерская Климата», г. Запорожье, Украина

Аннотация: в данной статье рассматриваются особенности трехмерного численного компьютерного CFD моделирования HVAC и различные примеры применения данной технологии в области проектирования систем отопления, вентиляции, кондиционирования воздуха, аспирации, пылеудаления, газоочистки и пр. 

Ключевые слова: CFD моделирование HVAC, микроклимат помещений, вентиляция и кондиционирование воздуха, параметры комфортности.

Список литературы / References

  1. ГОСТ Р ИСО 7730-2009. Эргономика термальной среды. Аналитическое определение и интерпретация комфортности теплового режима с использованием расчета показателей PMV и PPD и критериев локального теплового комфорта.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Иващенко Г.А. CFD МОДЕЛИРОВАНИЕ HVAC КАК НЕОТЪЕМЛЕМАЯ ЧАСТЬ СОВРЕМЕННОГО ПРОЕКТИРОВАНИЯ КЛИМАТИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Наука и образование сегодня № 7(42), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija

Информация о материале
Просмотров: 515

Фуртас О.В.

Фуртас Олеся Вячеславовна – магистрант, кафедра СМ-7 робототехнических систем и мехатроники, Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, г. Москва

Аннотация: во время работы шагового двигателя была замечена неповторяемость результатов, при этом также отмечался нагрев двигателя, в результате чего было решено произвести ряд экспериментов по нахождению оптимального управляющего тока. Во время измерения повторяемости шагового двигателя, показания перемещения измерялись с помощью оптической линейки, закрепленной на платформе.

Ключевые слова: шаговый двигатель, управляющий ток, нагрев двигателя, неповторяемость, потеря шага.

Список литературы

  1. Шаговые двигатели: учеб. Пособие / А.В. Емельянов, А.Н. Шилин/ ВолгГТУ. Волгоград, 2005. 48 с.
  2. Шаговые двигатели и их микропроцессорные системы управления Кенио Т. / Энергоатомиздат, 1987. 200 с.
  3. Китаев В.Н., Китаева Е.Н., Иконникова Н.А. Обеспечение надежности шагового двигателя на стадии проектирования Труды междунродного симпозиума «Надежность и качество». Пенза, 2011. Т. 2. С. 169-172.

Ссылка для цитирования данной статьи 

Publication copyright     Тип лицензии на данную статью – CC BY 4.0. Это значит, что Вы можете свободно цитировать данную статью на любом носителе и в любом формате при указании авторства.

Фуртас О.В. ПОДБОР ОПТИМАЛЬНОГО УПРАВЛЯЮЩЕГО ТОКА ДЛЯ ШАГОВОГО ДВИГАТЕЛЯ // Наука и образование сегодня № 7(42), 2019 - С. {см. журнал}.

pdf publikacija