Сборник тезисов 9-ой Международной научной конференции «современные достижения физики и фундаментальное физическое образование»
ПРИБОР ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОКСИДА ЖЕЛЕЗА В УГОЛЬНОМ ВЕЩЕСТВЕ
жүктеу/скачать 11,53 Mb. Pdf көрінісі
|
- Бұл бет үшін навигация:
- , И.С. Голубев 1
- АЗОТ МАТРИЦАСЫНДАҒЫ КРИОМАТРИЦАЛЫҚ ОҚШАУЛАНҒАН ЭТАНОЛ МОЛЕКУЛАЛАРЫН ИҚ-СПЕКТРОМЕТРЛІК ЗЕРТТЕУ А.У. Алдияров, Ұ.Ж. Жексен
- ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МЕНЕДЖМЕНТА ПО МЕЖДУНА- РОДНОМУ СТАНДАРТУ ISO 14001:2004 О.А.Лаврищев, М.К.Саргужина
- Nonlinear Physics and Electronics. Astrophysics
- МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ИЕРАРХИЧЕСКИ ТРЕХ- СЛОЙНОЙ СТРУКТУРОЙ З.Ж. Жанабаев, Т.Ю. Гревцева, Д.М. Жексебай, Е.Т. Кожагулов*
ПРИБОР ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОКСИДА ЖЕЛЕЗА В УГОЛЬНОМ ВЕЩЕСТВЕ Я.Ж. Байсагов 1 , В.С. Портнов 2 , В.М. Юров 1 , И.С. Голубев 1 1 Карагандинский государственный университет им. Е.А. Букетова, г. Караганда, Казахстан, e-mail: yanis256@gmail.com 2 Карагандинский государственный технический университет, г. Караганда, Казахстан Предпосылкой для разработки прибора для определения оксида железа в угольном веществе методом магнитной восприимчивости (далее - ПИКОЖ-1) послужила работа [1]. Для измерения экстремально малых значений магнитной восприимчивости с высокой точностью необходимо учесть множество факторов, влияющих на точность измере- ния.Образец, магнитную восприимчивость которого нужно измерит, помещают в катушку индуктивности, при этом индуктивность обмотки изменяется пропорционально магнитной восприимчивости образца. Для измерения малых изменений индуктивности применен мостовой метод. Для его реализации в приборе используются две одинаковые катушки индуктивности, в одну из ко- торых помещается образец. На эти катушки индуктивности намотаны одинаковые вторичные катушки, которые предназначены для съема напряжения катушек индуктивности. Вторичные обмотки соединены последовательно и противофазно, это приводит к тому, что напряжения на них взаимно компенсируется. Эквивалентная схема измерительного узла приведена на ри- сунке 1. Рисунок 1 - Эквивалентная схема измерительного узла В данной схеме генератор G1 возбуждает переменный электрический ток синусоидаль- ной формы в контуре G1,R1,L1,L2. В данной схеме резистор R1 отображает суммарное ак- тивное сопротивление провода обмоток L1 и L2.По второму закону Кирхгофа: 2 1 1 1 L Ij L Ij IR U G , где - угловая частота переменного тока, I – значение тока в цепи первичных обмоток. На- пряжения на вторичных обмотках: k L Ij U L 1 3 Алматы, Қа _________ гдеk – коэ В рез Из д дуктивнос сопротивл тивления п В свя сении обр ется слож ции напря как по амп жобмоточ пенсации сигнала р Блок схем Вход коммутато тральный Алго на компле амплитуд входного плитуды и векторной ный при т сигнала ра ционально Лите 1. П термодина нал, 2004. азақстан, 12-1 _____________ эффициент зультате по анной фор стей измер ления обмо провода ка язи с тем, ч разца чрезв ной задаче яжений вто плитуде, т чной емкост напряжени ассогласов ма узла обра Рисуно дной сигна ор. Оцифро процессор оритм цифр ексную син входного сигнала по и фазы сигн й форме: сн тарировани ассогласов о магнитно ература Портнов В амическим -№ 6.-С.12 4 қазан,2016 _____________ трансформ олезный си U мулы след ительной и отки, что по атушки от т что относи ычайно ма ей. Дополни оричных об ак и по фа ти. Для реш ий и приме вания при аботки сиг ок 2 - . Бло ал рассогла ованные вы (CPU) для ровой обра нусоиду той и опорног о вектору о нала рассог начала из в ии прибора ания на кал ой восприим В.С., Юров ми параметр 22-126. 9-ші Хал _____________ U L мации. игнал рассо 1 k L Ij U дует, что на и образцов озволяет и температур ительная ве ала, измере ительные с бмоток, что азе, что свя шения дан нения нуль помощи в нала рассо ок схема узл асования и ыборки вхо я их обрабо аботки на п й же частот го сигналов опорного си гласования вектора сиг а (отсутств либровочн мчивости и В.М. Связ рами и сод лықаралық ғыл _____________ 167 k L Ij L 2 4 огласования 2 Ij k L Ij апряжение вой катуше збежать пр ры. еличина изм ение полезн сложности о связано с язано, по-в нной задачи ь-индикато ысокоточн гласования ла обработ и опорный одного сиг отки. первом этап ты, в резул в. После эт игнала. В р я. В дальне гнала расс ии образца ный вектор. исследуемо зь магнитн держанием лыми конферен _____________ я будет: ( 2 1 L L k Ij рассогласо ек, но не з роблем, свя менения ин ного сигнал вносит нев с тем что э идимому, и было реш ора, вместо ного аналог я показана тки сигнала й сигналы нала в циф пе умножа льтате чего того произ результате ейшем опер огласовани а), а затем . Полученн ого образца ой восприи железа // нция «Физикан жəне і _____________ ) ования зав ависит от язанных с з ндуктивнос ла рассогла возможнос ти напряж с влиянием шено отказа этого прои го-цифрово на рисунке а рассоглас подаются фровом вид ает входной получает в зводится но этого полу рации с сиг ия вычитае вычисляет ное скалярн а. имчивости Известия В ның заманауи ж іргелі физикал _____________ исит от ра величины зависимост сти катуше асования п сть полной ения рассо м межвитко аться от то изводится о ого преобр е 2. сования на вход А де поступаю й и опорны вектора ком ормализаци учаются зна гналами пр ется вектор тся проекци ное значени и магнетито ВУЗов, Гор жетістіктері ық білім беру» __________ зности ин- активного тью сопро- ек при вне- редставля- компенса- огласованы овой и ме- очной ком- оцифровка разователя. АЦП через ют на цен- ый сигналы мплексных ия вектора ачения ам- оводятся в р, получен- ия вектора ие пропор- овых руд с рный жур- і » - о - - - - ы - - а . з - ы х а - в - а - с - The 9 th International Conference «Modern achievements of physics and fundamental physical education» October , 12-14, 2016, Kazakhstan, Almaty ______________________________________________________________________________________________________ 168 АЗОТ МАТРИЦАСЫНДАҒЫ КРИОМАТРИЦАЛЫҚ ОҚШАУЛАНҒАН ЭТАНОЛ МОЛЕКУЛАЛАРЫН ИҚ-СПЕКТРОМЕТРЛІК ЗЕРТТЕУ А.У. Алдияров, Ұ.Ж. Жексен Əл-Фараби атындағы Қазақ ұлттық университеті, Алматы, Қазақстан. Abdurakhman.Aldiyarov@kaznu.kz Қатты дене физикасының негізгі мəселелерінің бірі нано-объектілердің негізін құру жəне құрылу механизмін дайындау болып табылады. Криоматрицалық оқшаулау əдісі нано- объектілердің қасиеттерін жəне құрылу процесстерін зерттеудегі ең тиімді əдіс болып табылады. Бұл əдістің негізі – матрицалық газдың зерттелініп отырған заттың буымен немесе газымен өзара конденсациялануында. Т=4 К-ге дейін суытылған төсетектің төменгі температурасы компоненттердің белсенділігін шектейді, соның нəтижесінде берілген температурада көрші элементтермен немесе матрицамен байланыспайтын, белсенді элементтер енгізілген матрицадан құралған жұқа үлдір пайда болады. Мəселе осы эксперимент үшін көзделген температурада криохимиялық белсенділік туындауын қамтамасыз ететін матрица мен зат арасындағы қатынасты анықтауда. Бұл ретте өзгерістер экпериментте көзделген температуралық диапазоннан жоғары температураларда басталғаны маңызды. Криоматрицалық оқшаулау əдісі бір компонентті жəне көп компонентті жүйелердегі кластер құрылу процессін зерттеу кезінде əсіресе тиімді болып шықты. Шарттарға сəйкес инертті матрицалар мен өте төменгі температуралар байланыссыз квазиеркін күйдегі молекулалар мен атомдардың қасиеттері жайлы ақпарат береді. Бірге тұндырылған металл атомдары мен матрицадан температураны жоғарылату барысында агрегация нəтижесінде кластерлер мен нанобөлшектер пайда болады. Бұл жұмыс Қазақстан Республикасы Білім жəне Ғылым Министрлігі ғылыми зерттеулерді грантты қаржыландыру бағдарламасының қолдауымен орындалды, грант ЭП5-2015. Əдебиеттер 1. A. Aldiyarov, M. Aryutkina, A. Drobyshev, M. Kaikanov, and V. Kurnosov, Fiz. Nizk. Temp. 35, 333 (2009) [Low Temp. Phys. 35, 251 (2009)]. 2. W. Kauzmann, Chem. Rev. 43 (1948) 219. 3. Алдияров А.У. Исследование влияния структурно-фазовых превращений на колеба- тельные спектры криовакуумных конденсатов воды и ее изотопической смеси. 4. Криокристаллы / Под ред. Б.И. Веркина и А.Ф. Прихотько Киев: Наукова Думка, 1983 – 528 с. 9-ші Халықаралық ғылыми конференция «Физиканың заманауи жетістіктері Алматы, Қазақстан, 12-14 қазан,2016 жəне іргелі физикалық білім беру» ______________________________________________________________________________________________________ 169 ВНЕДРЕНИЕ СИСТЕМ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МЕНЕДЖМЕНТА ПО МЕЖДУНА- РОДНОМУ СТАНДАРТУ ISO 14001:2004 О.А.Лаврищев, М.К.Саргужина Казахский Национальный унивепситет имени аль-Фараби, Алматы, Казахстан Система экологического менеджмента – часть общей системы менеджмента, включающая организационную структуру, планирование деятельности, распределение ответственности, практическую работу, а также процедуры, процессы и ресурсы для разработки, внедрения, оценки достигнутых результатов реализации и совершенствования экологической политики, целей и задач. Основные принципы экологического менеджмента: Принцип опоры на экологическое сознание и экономическое мотивирование; Принцип предупредительности и своевременности решения проблем экологического развития; Принцип ответственности за экологические последствия всех управленческих реше- ний; Принцип интеграции управления экологическими процессами в общую систему управления предприятием; Принцип последовательности (непрерывности, поэтапности) решения проблем эко- логического развития. Согласномеждународному стандарту ISO 14001:2004 СЭМ включает в себя следующие этапы внедрения и функционирования: 1. Анализ существующей системы управления на соответствие требования ISO 14001. 2. Предварительная экологическая оценка предприятия. 3. Обучение внутренних аудиторов СЭМ. 4. Разработка документации. 5. Внедрение системы. 6. Проведение внутренних аудитов и стажировка внутренних аудиторов. 7. Проведение анализа со стороны руководства. 8. Сопровождение при сертификационном аудите. 9. Постоянное улучшение СЭМ. Основной целью внедрения системы экологического менеджмента на предприятия яв- ляется предупреждение отрицательного влияния предприятия на окружающую его экологи- ческую среду, а также повышение экологической и экономической эффективности деятель- ности предприятий. На первом этапе организация должна выработать экологическую политику. Экологиче- ская политика – это специальный документ о намерениях и принципах организации, который должен служить основой для экологически значимых действий организации и определения экологических целей и задач. Экологическая политика должна соответствовать масштабу, природе и экологическим воздействиям, создаваемым деятельностью, продуктами и услуга- ми компании. Экологическая политика, среди прочих, должна содержать заявления о стремлении к соответствию нормативам, а также к постоянному улучшению системы эколо- гического менеджмента и к предотвращению загрязнений. Стандарт ISO 14001:2004 применим к любой организации, которая хочет вне- дрить, поддерживать и улучшать систему экологического менеджмента, удостовериться в своем соответствии сформулированной ею экологической политике, продемонстриро- вать соответствие этому международному стандарту посредством поиска подтверждения The 9 th International Conference «Modern achievements of physics and fundamental physical education» October , 12-14, 2016, Kazakhstan, Almaty ______________________________________________________________________________________________________ 170 соответствия от сторон, заинтересованных в деятельности организации, таких как потреби- тели и внешних организаций. Преимущества использования ИСО 14001:2004: Снижение затрат на утилизацию отходов Экономия в потреблении энергии и материалов Снижение затрат на распределение Улучшение имиджа среди инспекторов, потребителей и общественности Предприятие должно проводить измерение, контроль и оценку своей экологической эффективности, которые являются гарантией выполнения установленной программы эколо- гического менеджмента. Литература 1) Стандарт ISO 14001 «Системы экологического менеджмента. Требования и руково- дство по применению». 2) Стандарт ISO 14004 «Системы экологического менеджмента. Руководящие указания по принципам, системам и методам обеспечения функционирования». 3) Масленникова И.С., Кузнецов Л.М., Пшенин В.Н. «Экологический менеджмент». Учебное пособие. СПб.: СПбГИЭУ, 2005. 4) Дерягина С. Е., Астафьева О. В., Струкова М. Н., Струкова Л. В. Экологический ме- неджмент на предприятии. Екатеринбург: ИПЭ УрО РАН - УГТУ УПИ, 2007. 9-ші Халықаралық ғылыми конференция «Физиканың заманауи жетістіктері Алматы, Қазақстан, 12-14 қазан,2016 жəне іргелі физикалық білім беру» ______________________________________________________________________________________________________ 171 4-СЕКЦИЯ Бейсызық физика және электроника. Астрофизика SECTION 4 Nonlinear Physics and Electronics. Astrophysics The 9 th International Conference «Modern achievements of physics and fundamental physical education» October , 12-14, 2016, Kazakhstan, Almaty ______________________________________________________________________________________________________ 172 МОДЕЛЬ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ С ИЕРАРХИЧЕСКИ ТРЕХ- СЛОЙНОЙ СТРУКТУРОЙ З.Ж. Жанабаев, Т.Ю. Гревцева, Д.М. Жексебай, Е.Т. Кожагулов* КазНУ им. аль-Фараби, НИИЭТФ, ННЛОТ, Алматы, Казахстан kazgu.kz@gmail.com В данной работе предложена модель искусственной нейронной сети с иерархически трехслойной структурой, используемой в задачах классификаций. Предложенная модель от- личается структурой и использованием новой активационной функции в виде нелинейного (спайкового) преобразователя. Классификация режимов колебаний отображений Хенона, Фейгенбаума показала более высокую разрешающую способность предлагаемой нейронной сети. Искусственные нейронные сети являются одним из перспективных направлений иссле- дований по информационным технологиям [1-4]. Основной проблемой является то, что ис- пользуемая нейронная сеть должна обладать основными свойствами ансамбля биологиче- ских нейронов. Однако использование точной модели биологического нейрона (даже модели функционирования ионных каналов одного нейрона) предполагает анализ системы более ста дифференциальных уравнений с количеством параметров такого же порядка [5-7]. Поэтому необходимы пути установления универсальных, наиболее общих и простых закономерностей динамики нейронов. Для системы N нейронов предложенные ранее нами [1,8] уравнения были использова- ны в итерационном виде ( ) ( ) ( ) ( ) 1 0 1 1 ( ) k N k k k k i i k V V F t V , (1) ( ) ( ) ( ) ( ) 1 0 1 1 ( ) k N k k k k i i k V V V F t , (2) ( ) (1 sin( )) F t A B t , k k k D d (3) где k – порядковый номер нейрона, i V – потенциал действия нейронов, 0 V – их пороговые значения, ( ) F t – модулированное значение стимула одного нейрона, k – разность фракталь- ной и топологической размерностей множества значений i V . Уравнение (1) учитывает воз- можность собственных подпороговых колебаний нейрона при ( ) 0 F t , а уравнение (2) – только наличие стимула ( ) 0 F t . Роль ( ) F t могут играть потенциалы действия соседних ней- ронов. Уравнения (1), (2) описывают экспериментально наблюдаемое разнообразие спайков, хаотичных вибраций, фазовую синхронизацию после всплеска. Иерархические структуры ансамблей нейронов можно описать следующими уравне- ниями = … , … , (4) , = … , , , … , = 1,2, …, (5) где число скобок n задает структуру порядка сложных кластеров. 9-ші Халықаралық ғылыми конференция «Физиканың заманауи жетістіктері Алматы, Қазақстан, 12-14 қазан,2016 жəне іргелі физикалық білім беру» ______________________________________________________________________________________________________ 173 На основе вышеописанной динамики системы нейронов можно построить искусст- венную нейронную сеть с иерархическими уровнями, состоящей из блока входных значений F k (t)={X 1 , X 2 , … X n }, из блока функций активации (нелинейного преобразователя) {V 1 , V 2 , … V n }. Элементы сети взаимосвязаны и учитывают изменения состояния соседних элементов. Функция нелинейного преобразователя описывается формулой (1), где ( ) ( ) k F t – входные зна- чения сигналов. Далее для каждого преобразованного сигнала вычисляется информационная энтропия S и обобщенная метрическая характеристика K, в блоках вычисления “S” и “K”. За- висимость S(K) классифицирует сигнал на пять основные области S(K), которые установлены нами [9]. Эти области метрико-топологической диаграммы с достаточной точностью количе- ственно идентифицируют стохастические, самоподобные, самоаффинные, квазирегулярные, самоорганизованные (хаотические) сигналы. В случае необходимости данную модель можно адаптировать под модели рекуррентных нейронных сетей, что дает возможность управления системой через обратную связь. Рисунок 1. Модель искусственной нейронной сети с иерархическим трехслойным уровнем Исследовано различие действия функции нелинейного преобразователя (1) от дейст- вия общеизвестных активационных функции нейронов, таких, как сигмоидальная функция (сигмоид) 1 1 X F X e и радиально базисная функция 2 X F X e . В виде исходных сигналов взяты общеизвестные отображения: Хенона (x i+1 = y i + 1 – ax i 2 , y i+1 = bx i ) и Фейген- баума (x i+1 = rx i (1 + x i )). Рисунок 2. Метрико-топологическая диаграмма, полученная различными функциями активации нейрона Из полученного результата (рис. 2) видно, что исходные сигналы после обработки функцией нелинейного преобразователя становятся более различимыми, т.к. метрическая характеристика K меняется заметно. S (1) (K) S (2) (K) S (3) (K) S (4) (K) S (5) (K) X n X 1 X 2 V 1 V 2 V n {S} {K} The 9 th International Conference «Modern achievements of physics and fundamental physical education» October , 12-14, 2016, Kazakhstan, Almaty ______________________________________________________________________________________________________ 174 Используем предложенную модель искусственной нейронной сети с иерархическим трехслойным уровнем для задачи классификации однотипного сигнала. Слово “иерархиче- ское” означает, что для всех слоев можно учитывать различные иерархические поколения по формулам (4-5). Для этой задачи в виде входных сигналов {X 1 , X 2 , … X n } возьмем равные отрезки ( N=10 3 ) от реализаций логистического отображения с разными управляющими пара- метрами r , состоящей из N=10 4 отсчетов. Далее входные сигналы были преобразованы через вычислительный блок функции нелинейного преобразователя {V 1 , V 2 , … V n } и выполнены операции в блоках “S” и “K”, согласно рисунку 1. Полученные результаты классифицирова- ны по пяти областям согласно их нелинейным свойствам, физический смысл которых описан в работе [9]. Рисунок 3. Классификация сигналов логистического отображения согласно их нелинейным свойствам по модели искусственной нейронной сети с иерархическим трехслойным уровнем ( 3.4 : 0.1: 4 r , 0.567 , 3 10 N ) На рисунке 3 показана классификация сигналов логистического отображения в зави- симости от сложности формы сигналов согласно параметру r. Как известно, с ростом пара- метра r степень хаотичности сигнала растет. Литература 1 Z.Zh. Zhanabaev, Y.T. Kozhagulov // Journal of Neuroscience and Neuroengineering, vol. 2(3), pp. 267-271, 2013. 2 E.M. Izhikevich, “Dynamical systems in neuroscience: the geometry of excitability and bursting”, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 2010. 3 A. Gupta, L. N. Long. “Character recognition using spiking neural networks”, IEEE In- ternational Joint Conference on Neural Networks, pp. 53-58, doi: 10.1109/IJCNN.2007.4370930 , ISSN: 1098-7576, 2007 4 S. Carrillo, J. Harkin, L. McDaid, S. Pande, S. Cawley, B. McGinley, F. Morgan // Neur- al networks, vol. 33, pp. 42-57, 2012. 5 E De Schutter: Why are computational neuroscience and systems biology so separate? PLoS computational biology, Vol. 4:e1000078 (2008) 6 E De Schutter, JD Angstadt // Journal of neurophysiology 69:1225-35 (1993) 7 R.M. Eichler West, E. De Schutter, G.L. //Evolutionary Algorithms 111:33-64 (1999) 8 Z.Zh. Zhanabaev, Y.T. Kozhagulov Nonlinear Fractal Models of Neuronal Dynamics // International Conference Nonlinear Dynamics of Electronic System. Bari, Italy. 10-12 July, 2013. 9 Z.Zh. Zhanabaev, Y.T. Kozhagulov, S.A. Khokhlov // International Journal of Mathemat- ics and Physics 4, №2, pp. 29-37 (2013). 9-ші Халықаралық ғылыми конференция «Физиканың заманауи жетістіктері Алматы, Қазақстан, 12-14 қазан,2016 жəне іргелі физикалық білім беру» ______________________________________________________________________________________________________ 175 жүктеу/скачать 11,53 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|