Computer modeling of optimal conditions for sulfochromium plating



Cite item

Full Text

Abstract

A universal technique of the multifactor cognitive system posterior tensor modeling is offered. The technique is based on the presentation of the multidimensional regression model of the multifactor cognitive system under examination in the form of the final valence covariant tensors vector sum, and it imposes minimum requirements to the experimental data volume necessary for the multifactor cognitive system identification, as well as to the multifactor cognitive system optimal condition evaluation according to this model. On this methodological basis and on the testing data basis, the environment and condition evaluation is made, it defines the precision plunger pair renewal process in a multicomponent chemical solution by sulfochromized coating having optimal physical-mechanical properties.

About the authors

S N Dumnov

Buryatia State Agricultural Academy

Email: serg-dum@rambler.ru
Buryatia State Agricultural Academy

D B Labarov

Buryatia State Agricultural Academy

Buryatia State Agricultural Academy

V A Rusanov

Institute for System Dynamics and Control Theory of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Institute for System Dynamics and Control Theory of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

D Yu Sharpinskiy

Institute for System Dynamics and Control Theory of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

Institute for System Dynamics and Control Theory of Siberian Branch of Russian Academy of Sciences

References

  1. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер и др. − М.: Наука, 1976.
  2. Об одной методологии построения аппроксимаций многомерных зависимостей / А.В. Бернштейн и др. // Пленарные и избранные доклады IV Междунар. конф. «Параллельные вычисления и задачи управления» PACO'2008. − М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2008.
  3. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Элементы математического моделирования в программных средах Matlab и Scilab. − СПб: Наука, 2001.
  4. Ван дер Варден Б.Л. Алгебра. − М.: Наука, 1979.
  5. Колмогоров А.Н., Фомин С.В. Элементы теории функций и функционального анализа. − М.: Наука, 1976.
  6. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: математические основы. − М.: Мир, 1978.
  7. Хорн Р., Джонсон Ч. Матричный анализ. − М.: Мир, 1989.
  8. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. − М.: Наука, 1988.
  9. Ланкастер П. Теория матриц. − М.: Наука, 1982.
  10. Теория выбора и принятия решений / И.М. Макаров и др. − М.: Наука, 1982.
  11. Гибридный регрессионный комплекс «ГРЕК» / С.В. Агафонов и др. // Свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам о регистрации программы для ЭВМ, № 2008614737 от 2.10.2008.
  12. Rosenberg A.E., Shen D.W.C. On the scientific method and the foundation of system identification. − In: Modelling, Identification and Robust Control (Byrnes C.I., Lindquist A., eds.). − North Holland, Amsterdam, 1986.
  13. Ljung L., Söderström T. Theory and Practice of Recursive Identification. − MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1983.
  14. Ljung L. A non-probabilistic framework for signal spectra. − In: Proc. 24th Conf. Decis. Control, Ft Lauderdale, Florida, December, 1985.
  15. Rissanne J. Stochastic complexity and statistical inference. − Unpublished manuscript, I.B.M. Research K54/282, San Jose, California, 1985.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2009 Dumnov S.N., Labarov D.B., Rusanov V.A., Sharpinskiy D.Y.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: ПИ № ФС 77 - 81900 выдано 05.10.2021.


This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies