Перегляд за Автор "Мацебула, Дмитро Валерійович"
Зараз показуємо 1 - 7 з 7
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Використання прогнозуючої нейронної мережі для визначення вологовмісту зерна в барабанній сушарці(2014) Мацебула, Дмитро ВалерійовичВикористання нейронних мереж в якості прогнозаторів для управління процесом сушіння є перспективним напрямком розвитку систем управління даним процесом. Using neural networks as a Estimator to manage the process of drying is a promising direction of development of management systems to the process.Документ Дослідження і розв’язання одного різницевого рівняння методом операційного числення(2008) Мацебула, Дмитро Валерійович; Шоха, Володимир Петрович; Юрик, Іван ІвановичВикористовуючи дискретне перетворення Лапласа знайдено загальний розвязок рівняння хn+1 - xn =аn sinᾴn,яке часто зустрічається в прикладних задачах. Using discrete Laplace transform found total solution equation хn+1 – xn =аn sinᾴn, which often in applied problems occurs.Документ Керування харчовими технологічними комплексами в умовах ситуаційної конфліктності(2014) Кишенько, Василь Дмитрович; Мацебула, Дмитро Валерійович; Лобок, Олексій ПетровичРозглянуті задачі управління технічними конфліктами в технологічних комплексах харчової промисловості на основі системологічного підходу шляхом аналізу поточного конфлікту і наступного його розв’язання за компромісною схемою змінюванням енергетичних чи матеріальних ресурсів. The problems in conflict management technical technological complexes food industry based approach by systemological analysis of the current conflict and its solution for the next compromise scheme changing energy or material resources.Документ Моделювання вологовмісту солоду в сушарці барабанного типу(2014) Мацебула, Дмитро Валерійович; Ельперін, Ігор ВолодимировичСушіння солоду є важливим технологічним процесом, необхідним для подальшої переробки сировини та/або її тривалого зберігання, проте системи управління процесом сушіння є недосконалими і не дозволяють повністю контролювати процес, в першу чергу - вміст вологи в солоді у процесі сушіння. Для вдосконалення існуючих систем запропоновано використання прогнозуючих моделей. Drying malt is an important process, necessary for further processing of raw materials and / or long-term storage, but the drying process management system is inadequate and does not allow you to completely control the process in the first place - the moisture content of the malt drying process. To improve existing systems proposed to use forecasting models.Документ Моделювання зміни якісних показників солоду у процесі виробництва(2016) Мацебула, Дмитро Валерійович; Ельперін, Ігор ВолодимировичЯкісні показники солоду визначаються в основному лабораторією, і мають періодичний характер контролю. Існує дуже мало інформації про динаміку якісних показників солоду в процесі виробництва. Моделювання якісних показників є перспективним напрямком дослідження. Malt qualitative indicators are determined mainly by the laboratory, and are periodically monitored. There is very little information about the dynamics of quality indicators of malt in the production process. Modeling quality indicators is a promising area of research.Документ Моделювання критеріальних конфліктів(2012) Мацебула, Дмитро ВалерійовичУ цій статті розглядаються критеріальною конфлікт у виявленні підприємств харчової промисловості використанням системологічний підхід. In this article considers criterial conflicts identifying in food processing facilities using systemological approach.Документ Розробка інтелектуальної системи управління сушінням пивоварного солоду(2014) Мацебула, Дмитро Валерійович; Ельперін, Ігор ВолодимировичПроцеси сушіння є слабоформалізованим. Багато параметрів стану не вимірюються системою управління, а отже потребують постійної участі оператора і лабораторії. Для покращення спостережуваності ОУ, зменшення впливу людського фактора доцільно використати систему автоматичного управління з прогнозуючою моделлю. The drying process is weakly-formalized. Many parameters of the control system are not measured and therefore require constant human intervention and laboratories. To improve the observability of OC, reducing the impact of human factors appropriate to use the automatic control system of forecasting model.