Computer modeling of optimal conditions for sulfochromium plating



如何引用文章

全文:

详细

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.

作者简介

S Dumnov

Buryatia State Agricultural Academy

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

D Labarov

Buryatia State Agricultural Academy

Buryatia State Agricultural Academy

V 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 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

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Dumnov S.N., Labarov D.B., Rusanov V.A., Sharpinskiy D.Y., 2009

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 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.


##common.cookie##