«Технологии разработки и отладки сложных технических систем»

VIII Всероссийская научно-практическая конференция

В сборник включены доклады, представленные на VIII Всероссийской научно-практической конференции «Технологии разработки и отладки сложных технических систем», которая состоялась в октябре 2021 г. в МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Тексты докладов размещены в Научной электронной библиотеке eLIBRARY.RU.

Список литературы

1. Бионика — прогрессирующее направление робототехники. URL: https://www.prorobot.ru/16/bioprotez.php (дата обращения 08.01.2022)
2. Подтелкина О.А. Преимущества и перспективы развития мягких робототехнических комплексов // Проблемы науки. 2019. № 3 (39). URL: https://cyberleninka.ru/ article/n/preimuschestva-i-perspektivy-razvitiya-myagkih-robototehnicheskih-kompleksov (дата обращения 17.01.2022).
3. Octobot — мягкий робот, использующий для движения химическую энергию. URL: https://roboticsshop.ru/news/ octobot-myagkij-robot-ispolzuyushchij-dlya-dvizheniya-himicheskuyu-ehnergiyu (дата обращения 25.12.2021)
4. Мягкая робототехника — Soft robotics. URL: https://star-wiki.ru/wiki/Soft_robotics (дата обращения 14.01.2022).
5. Rus D., Tolley M.T. Design, fabrication and control of soft robots // Nature. 2015. Vol. 521, no. 7553. Pp. 467-475.
6. Bao G., Fang H., Chen L., Wan Y., Xu F., Yang Q., Zhang L. Soft robotics: Academic insights and perspectives through bibliometric analysis // Soft Robotics. 2018. Vol. 5 (3). Pp. 229-241.
7. Mashkov K., Rubtsov V., Rubtsov I. Development of robotics technologies in agriculture // MATEC Web Conf. 2018. Vol. 224, art. no. 05004. DOI: 10.1051/matecconf/201822405004
8. Сайт компании «Геоматика». URL: http://geomatics.ru/l-skan/ (дата обращения 10.10.2021).
9. Serebrenny V., Shereuzhev M., Metasov I. Approaches to the robotization of agricul- tural mobile machines // MATEC Web of Conferences. 2018. Vol. 161, art. no. 3014.
10. Официальный сайт MathWorks. URL: https://www.mathworks.com/matlabcentral/ fileexchange/70362-lidar-toolbox-support-package-for-velodyne-lidar-sensors (дата обращения 11.10.2021).
11. Официальный сайт MathWorks. URL: https://www.mathworks.com/products/ automated-driving.htm (дата обращения 12.10.2021).
12. Интернет библиотека ЦИТМ Экспонента. URL: https://exponenta.ru/ automated-driving-system-toolbox (дата обращения 12.10.2021).
13. Официальный сайт компании Velodyne Lidar. URL: https://velodynelidar.com/ downloads/ (дата обращения 08.10.2021).
14. Интернет-библиотека ЦИТМ Экспонента. URL: https://docs.exponenta.ru/R2019b/ driving/examples/build-a-map-from-lidar-data.html (дата обращения: 10.10.2021).
15. Официальный сайт MathWorks. URL: https://www.mathworks.com/help/vision/ ref/pcplayer.html (дата обращения 12.10.2021).
16. Архив международной научно-практической конференции. URL: https://con-fig.com/ wp-content/uploads/2018/11/stolyarenko.pdf (дата обращения 08.10.2021)
17. Ахмедханова А.Б. Гидротехническое сооружение и анализ риска аварий гидроузлов // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности: сб. науч. ст. по итогам междунар. конф. Казань: Конверт, 2020. Ч. 1. С. 22-25.
18. Залепухин В.В. Развитие представлений об эколого-экономическом ущербе, наносимом созданием гидроузлов и водохранилищ // Современное экологическое состояние природной среды и научно-практические аспекты рационального природопользования: сб. тр. конф. Зеленое Займище: Прикаспийский НИИ аридного земледелия, 2018. С. 1217-1233.
19. Стрыгина М.А., Грицук И.И. Гидрологическая безопасность и анализ риска аварий гидроузлов // Вестник Российского университета дружбы народов. Сер. Инженерные исследования. 2018. Т. 19, №. 3. С. 317-324.
20. Бойцова И.А. Численно-асимптотический метод решения дискретных задач оптимального управления с быстрыми и медленными переменными // Вестник БГУ. Сер. I. 2011. № 1. С. 105-110.
21. Бойцова И.А. Усреднение дискретных уравнений с быстрыми и медленными переменными в задачах управления // XII Всерос. совещание по проблемам управления ВСПУ-2014: труды. М.: Институт проблем управления имени В.А. Трапезникова РАН, 2014. С. 503-514.
22. Бойцова 1.А. Усереднення у дискретних задачах оптимального керування 3i швидкими та повшьними змшними, лшшних за керуванням // XVI Мiжнародна наукова конференця iм. акад. Михайла Кравчука, 14-15 травня, 2015 р., Ки!в: Матерiали конф. Т.1. Диференщальш та штегральш рiвняння, !х застосування. Киев: НТУУ «КП1», 2015. С. 38-41.
23. Бойцова И.А. Асимптотически оптимальное управление в дискретных задачах с быстрыми и медленными переменными // Журнал обчислювально! та приклад-но! математики. Сер. «Прикладна математика». Сер. «Оптимiзацiя». 2015. № 1 (118). С. 3-14.
24. Месхи Б.Ч., Булыгин Ю.И., Масленский В.В., Лоскутникова И.Н.Оценка терморадиационного режима рабочего места крановщика с целью обоснованного выбора климатической системы кабины металлургического крана // Безопасность труда в промышленности. 2021. № 2. С. 7-14.
25. Сушкевич Т.А. Математические модели переноса излучения. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006.
26. Clarendon-Chandrasekhar S. Radiative Transfer. London, Oxford: Press, 1950. 405 p.
27. Siegel R., Howell J.R. Thermal radiation heat transfer. 3. ed. Washington DC: Hemisphere publ. corp., Cop. 1992. XVIII, 1072 p.
28. Modest M.F. Radiative Heat Transfer, 3rd ed. Academic Press: New York, 2013.
29. Ухалова Т.С. Особенности и тенденции развития мирового промышленного рыболовства // Азиатско-тихоокеанский регион: экономика, политика, право. 2015. Т. 17, № 1. С. 48-58.
30. Сергушев А.Г., Шишкин И.Ф. Трасология — научное направление о следах на воде // Вестник РАЕН. 2011. Т. 11, № 4. С. 41-43.
31. Митягина М.И., Лаврова О.Ю. Особенности проявления на спутниковых радиолокационных изображениях корабельных следов в областях интенсивного цветения фитопланктона // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2014. Т. 11, № 3. С. 73-87.
32. Vision Systems Design Localized Radon transform tracks ship-wake patterns. Apr 1st, 1998.
33. Graziano M.D., D’Errico M., Rufino G. Wake Component Detection in X-Band SAR Images for Ship Heading and Velocity Estimation // Remote Sens. 2016. Vol. 8. P. 498.
34. Karaku§ O., Rizaev I., Achim A. Ship Wake Detection in SAR Images via Sparse Regularization // Transac. Geosc. and Remote Sens. 2020, Vol. 58, no. 3. Pp. 1665-1677.
35. Rey M.T., Tunaley J.K., Folinsbee J.T., Jahans P.A., Dixon J.A., Vant M.R. Application of Radon transform techniques to wake detection in Seasat-A SAR images // Environmental Science. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. July 1990. DOI: 10.1109/TGRS.1990.572948. Corpus ID: 120414570
36. Tunaley J.K. The estimation of ship velocity from SAR imagery // Geosc. and Remote Sens. Sympos. IGARSS’03. Proceedings. 2003. Pp. 191-193.
37. Courmontagne. An improvement of ship wake detection based on the Radon transform // Signal Processing. 2005. Vol. 85, no. 8. Pp. 1634-1654.
38. Kuo J.M., Chen K.-S. The application of wavelets correlator for ship wake detection in SAR images // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2003. Vol. 41, no. 6. Pp. 1506-1511.
39. Arnold-Bos A., Khenchaf A., Martin A. An Evaluation of Current Ship Wake Detection Algorithms in SAR Images // Charact. Marine Envir. 2006.
40. Iisaka J., Jonathan H.H., Sakurai T. Automatic detection of v-shaped features from SAR imagery. 2009. Avaiulable at: https://a-a-r-s.org/proceeding/ACRS1996/Papers/ DIP96-2.htm (accessed September 10, 2021).
41. Biondi F. A Polarimetric Extension of Low-Rank Plus Sparse Decomposition and Radon Transform for Ship Wake Detection in Synthetic Aperture Radar Images // IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters. 2019. Vol. 16, no. 1. Pp. 75-79.
42. Du G., Yeo T.S. A novel Radon transform-based method for ship wake detection // IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. Anchorage, AK, 2004. Vol. 5. Pp. 3069-3072.
43. Баранов В.Г., Храмов А.Г. Дискретное веерное преобразование Радона в задаче выделения центров ветвей сетчатых структур // Компьютерная оптика. 2002. № 23. С. 44-47
44. Волков В.А. Ряды Фурье. Интегральные преобразования Фурье и Радона / под ред. Р.М. Минькова Екатеринбург: Изд-во Уральского ун-та, 2014. 34 с.
45. Golubkin I.A., Antonov O.V. Research and modeling of gas pipeline inspection by mobile wheeled robot // Vestnik of Astrakhan State Technical University. Series: Management, Computer Science & Informatics. 2014. Vol. 2.
46. Savin S., Jatsun S., and Vorochaeva L. Trajectory generation for a walking in-pipe robot moving through spatially curved pipes // MATEC Web of Conferences. 2017. Vol. 113. EDP Sciences.
47. Savin S., Vorochaeva L. Footstep planning for a six-legged in-pipe robot moving in spatially curved pipes // 2017 International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). IEEE, 2017.
48. Gear mechanism // IEEE/ASME Transactions on Mechatronics. 2016. Vol. 22.1. Pp. 227-235.
49. Kazeminasab, Saber et al. Design, Characterization, and Control of a Size Adaptable In-pipe Robot for Water Distribution Systems // 2021 22nd IEEE International Conference on Industrial Technology (ICIT). Vol. 1. IEEE, 2021.
50. Jung Chang Doo et al. Optimal mechanism design of in-pipe cleaning robot // 2011 IEEE International Conference on Mechatronics and Automation. IEEE, 2011.
51. Nguyen Tan Tien et al. Dynamic modeling and its analysis for PIG flow through curved section in natural gas pipeline // Proceedings 2001 IEEE International Symposium on Computational Intelligence in Robotics and Automation (Cat. No. 01EX515). IEEE, 2001.
52. Hu Zheng, Ernest Appleton. Dynamic characteristics of a novel self-drive pipeline pig // EEE Transactions on Robotics. 2005. Vol. 21.5. Pp. 781-789.
53. Mirshamsi M., Rafeeyan M. Dynamic analysis of pig through two and three dimensional gas pipeline // Journal of Applied Fluid Mechanics. 2015. Vol. 8.1.
54. Kwon Young-Sik et al. A flat pipeline inspection robot with two wheel chains // 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation. IEEE, 2011.
55. Zhang Lei, Xiao Wang. Stable motion analysis and verification of a radial adjustable pipeline robot // 2016 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO). IEEE, 2016.
56. Shi Yong-jin, De-wei Tang. Adaptive control characteristics of pipeline inspection traction device // Journal of China University of Petroleum (Edition of Natural Science). 2012.
57. Hong, Zhao, Wang Yang. Development of an Adaptive Vehicle for In-Pipe Inspection Task // ICPTT 2011: Sustainable Solutions For Water, Sewer, Gas, And Oil Pipelines. 2011. Pp. 1081-1089.
58. Программный комплекс автоматизированного динамического анализа многокомпонентных механических систем EULER (ЭЙЛЕР). URL: http://www.euler.ru (дата обращения 03.10.2021).
59. Программный комплекс Универсальный механизм (UM). URL: http://www.umlab.ru (дата обращения 03.10.2021).
60. ФРУНД — математическое моделирование в науке и машиностроении. URL: http://www.frund.vstu.ru (дата обращения 03.10.2021).
61. Adams. The Multibody Dynamics Simulation Solution. Available at: http://www.mscsoftware.com/product/adams (accessed October 3, 2021).
62. Gorelov V.A., Komissarov A.I. Mathematical Model of the Straight-line Rolling Tire-Rigid Terrain Irregularities Interaction // Procedia Engineering. 2016. Vol. 150. Pp. 13221328.
63. Gipser M. ADAMS/FTire — a tire model for ride & durability simulations // ADAMS User’s Conference, Tokyo, 2000.
64. Besselink I.J.M., Pacejka H.B., Schmeitz A.J.C., Jansen S.T.H. The SWIFT tyre model: overview and applications // AVEC '04; Arnhem, Netherlands. 2004. Pp. 525-530.
65. Naze L., Maurel V., Eggeler G., Cormier J., Cailletaud G. Nickel base single crystals across length scales // Elsevier/ 2021. 610 p.
66. Grishchenko A.I., Semenov A.S., Getsov L.B. Modeling inelastic deformation of single crystal superalloys with account of y/y' phases evolution // Materials Physics and Mechanics. 2015, November. Vol. 24 (4). Pp. 325-330.
67. Cormier J., Cailletaud G. Constitutive modeling of the creep behavior of single crystal superalloys under non-isothermal conditions inducing phase transformations // Materials Science and Engineering: A. 2010. Vol. 527 (23). Pp. 6300-6312.
68. Busso E.P., Meissonnier F.T., O'Dowd N.P. Gradient-dependent deformation of two-phase single crystals // Journal of The Mechanics and Physics of Solids. 2000. Vol. 48 (11). Pp. 2333-2361.
69. Estevez R., Hoinard G., Franciosi P. Hardening anisotropy of superalloy crystals — II. Numerical Analysis of heterogeneity effects // Acta Materialia. 1997. Vol. 4 (45). Pp. 1567-1584.
70. Pollock T.M., Tin S. Nickel-Based Superalloys for Advanced Turbine Engines: Chemistry, Microstructure, and Properties // Journal of Propulsion and Power. March-April 2006. Vol. 22, no. 2.
71. Gupta S., Bronkhorst C.A. Crystal plasticity model for single crystal Ni-based superalloys: Capturing orientation and temperature dependence of flow stress // International Journal of Plasticity. 2020. Vol. 137 (3). DOI: https://doi.org/10.1016/ j.ijplas.2020.102896
72. Estrada Rodas E.A., Gorgannejad S., Neu R.W. Creep-fatigue behaviour of singlecrystal Ni-base superalloy CMSX-8 // Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures. 2019. Vol. 42 (9). Pp. 2155-2171. DOI: https://doi.org/10.1111/ffe.13098
73. Paul C., Roberts J.W., Lipson H. et al. Gait production in a tensegrity based robot // Proceedings of the 12th International Conference on Advanced Robotics. Seattle, WA, 2005. Pp. 216-222. DOI: http://doi.org/10.1109/ICAR.2005.1507415
74. Mirletz B.T., Quinn R.D., SunSpiral V. CPGs for adaptive control of spine-like tensegrity structures // 2015 International Conference on Robotics and Automation Workshop on Central Pattern Generators for Locomotion Control: Pros, Cons & Alternatives, Seattle, WA, 2015.
75. Koizumi Y., Shibata M., Hirai S. Rolling tensegrity driven by pneumatic soft actuators // 2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation. Saint Paul, MN, 2012. Pp. 1988-1993. DOI: http://doi/org/10.1109/ICRA.2012.6224834
76. Caluwaerts K. Design and Computational Aspects of Compliant Tensegrity Robots. PhD thesis. Ghent University, 2014.
77. Bruce J., Caluwaerts K., Iscen A. , Sabelhaus A., SunSpiral V. Design and evolution of a modular tensegrity robot platform // Robotics and Automation (ICRA). 2014 IEEE International Conference on. 2014. DOI: https://doi.org/10.1109/ICRA.2014.6907361
78. Open Dynamics Engine. Available at: http://www.ode.org/ (accessed October 28, 2021).
79. NASA Tensegrity Robotics Toolkit. Available at: https://ti.arc.nasa.gov/tech/asr/groups/ intelligent-robotics/tensegrity/NTRT/ (accessed October 28, 2021).
80. Simscape Multibody User’s guide. 2021a. Available at: https://www.mathworks.com/ help/pdf_doc/physmod/sm/sm_ug.pdf (accessed October 28, 2021).
81. Информационная управляющая система МГТУ им. Н.Э.Баумана «Электронный Университет»: концепция и реализация / Черненький В.М., Балдин А.В., Тоноян С.А. и др.; под ред. И.Б.Федорова, В.М.Черненького. М.: Изд. МГТУ им. Н.Э.Баумана 2009. 376 C. 304-325.
82. Балдин А.В., Тоноян С.А., Елисеев Д.В. Обработка архива кадровых данных средствами 1С // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 11 (23). С. 7.
83. Григорьев Ю.А. Алгоритм синтеза частично оптимальной схемы реляционной базы данных // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2012. № 1. С. 31.
84. Балдин А.В., Тоноян С.А., Елисеев Д.В. Анализ избыточности хранения темпоральных данных средствами реляционных СУБД // Инженерный журнал: наука и инновации. 2014. № 4 (28). С. 1.
85. Балдин А.В., Елисеев Д.В. Обзор способов построения темпоральных систем на основе реляционной базы данных // Инженерный журнал: наука и инновации. 2012. № 3 (3). С. 13.
86. Ефремов А.В., Оглоблин А.В., Предтеченский А.Н., Родченко В.В. Летчик как динамическая система. М.: Машиностроение, 1992. 336 с.
87. Павловская О.О., Кондаков С.В. Алгоритм определения параметров математической модели механика-водителя, управляющего криволинейным движением быстроходной гусеничной машины // Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2011. № 15. С. 43-47.
88. Степанов Ж.Р., Шестаков И.Н. Методы имитации воздушной обстановки в авиационных системах радиолокационного контроля // Вестник Санкт-Петербургского государственного университета гражданской авиации. 2019. № 3 (24). С. 103-109.
89. Brodsky S.A., Nebylov A.V., Panferov A.I. Human-in-the-loop Ekranoplane Motion Control System Design // 2019 IEEE 5th Int. Workshop on Metrology for AeroSpace. 2019. Pp. 417-422. (Бродский С.А., Небылов А.В., Панферов А.И. Конструкция системы управления движением экраноплана «человек в контуре»).
90. Андриевский Б.Р., Фрадков А.Л. Избранные главы теории автоматического управления. СПб.: Наука, 1999. 466 с.
91. Phatak A., Weinert H., Segall I., Day C.N. Identification of a Modified Optimal Control Model for the Human Operator // Automatica. 1976. Vol. 12. Pp. 31-41. (Фатак А., Вайнерт Х., Сегалл И., Дэй К.Н. Идентификация модифицированной модели оптимального управления для человека-оператора).
92. Tran A.T., Sakamoto N., Kikuchi Y., Mori K. Pilot induced oscillation suppression controller design via nonlinear optimal output regulation method // Aerospace Science and Technology. 2017. Vol. 68. Pp. 278-286. (Тран А.Т., Сакамото Н., Кикучи Ю., Мори К. Конструкция контроллера подавления наведенных колебаний пилотом с помощью метода нелинейного регулирования оптимального выхода).
93. Kleinman D., Baron S., Levinson W. An optimal control model of human response. Part I: Theory and validation // Automatica. 1970. Vol. 6. Pp. 357-369. (Клейнман Д., Барон С., Левинсон В. Модель оптимального управления реакцией человека. Часть I: Теория и проверка).
94. Phatak A.V., Kessler K.M. Modeling the Human Gunner in an Anti-Aircraft Artillery (AAA) Tracking Task // Human Factors. 1977. Vol. 19 (5). Pp. 477-494. (Фатак А.В., Кесслер К.М. Моделирование человека-наводчика в задаче слежения за зенитной артиллерией).
95. Reid L.D., Drewell N.H. A pilot model for tracking with preview // Proc. 8th Conference on Manual Control. Ann Arbor, USA. 1971. Pp.191-204. (Рид Л.Д., Дрюэлл Н.Х. Пилотная модель для отслеживания с предварительным просмотром).
96. Efremov A.V., Tyaglik M.S., Tyaglik A.S., Irgaleev I.Kh. Developing the Mathematical Model of a Pilot in a Control Manual Preview Tracking Task // Russ. Aeronaut. 2019. No. 62. Pp. 394-400. (Ефремов А.В., Тяглик М.С., Тяглик А.С., Иргалеев И.Х. Разработка математической модели пилота в задаче слежения с предвидением).
97. McRuer D., Graham D., Krendel E. Manual control of single loop systems // J. Franklin Inst. 1967. Vol. 283, Part I. Pp. 1-29; Part II. Pp. 145-168, 1967. (МакРуэр Д., Грэм Д., Крендель Э. Ручное управление одноконтурными системами).
98. McRuer D.T., Krendel E.S. Mathematical models of human pilot behavior // Tech. report no. 1974. AG-188. (МакРуэр Д., Крендель Э.С. Математические модели поведения человека-пилота).
99. Андронов А.А., Хайкин С.Э. Теория колебаний. Ч. 1. М.-Л.: ОНТИ, 1937.
100. Klyde D., Mitchell D. Investigating the role of rate limiting in pilot-induced oscillations // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2004. Vol. 27, no. 5. Pp. 804813. (Клайд Д., Митчелл Д. Исследование роли ограничения скорости в колебаниях, вызванных пилотом).
101. Hippe P. Windup in control. Its effects and their prevention. Springer-Verlag London, 2006. (Хиппе П. Виндап в управлении. Его эффекты и их профилактика).
102. Mehra R., Prasanth R. Bifurcation and limit cycle analysis of nonlinear pilot induced oscillations // Proc. 23rd Atmospheric Flight Mechanics Conf. 1998. Pp. 144-153. (Мехра Р., Прасант Р. Анализ бифуркаций и предельных циклов нелинейных колебаний, вызванных пилотом).
103. Андриевский Б.Р., Кузнецов Н.В., Кузнецова О.А., Леонов Г.А., Мокаев Т.Н. Локализация скрытых колебаний в системах управления полетом // Труды СПИИРАН. 2016. № 6 (49). С. 5-31.
104. Нелинейные корректирующие устройства в системах автоматического управления / под ред. Ю.И. Топчеева. М.: Машиностроение, 1971. 466 с.
105. Зельченко В., Шаров С. Нелинейная коррекция автоматических систем. Л.: Судостроение, 1981. 167 с.
106. Скороспешкин М.В. Адаптивное двухканальное корректирующее устройство для систем автоматического регулирования // Известия Томского политехнического университета. 2008. Т. 312, № 5. С. 52-57.
107. Andrievsky B., Kuznetsov N., Kuznetsova O., Leonov G., Seledzhi S. Nonlinear phase shift compensator for pilot-induced oscillations prevention // IEEE European Modelling Symposium. 2015. Pp. 225-231. (Андриевский Б., Кузнецов Н., Кузнецова О., Леонов Г., Селеджи С. Нелинейный компенсатор фазового сдвига для предотвращения колебаний, вызванных пилотом).
108. Зайцева Ю.С. Подавление колебаний в контуре управления «оператор — беспилотный летательный аппарат» // Сб. тр. 21 конф. молодых ученых «Навигация и управление движением». Санкт-Петербург, 2019. СПб., 2019. С. 222--223.
109. Бюшгенс Г.С., Студнев Р.В. Аэродинамика самолета. Динамика продольного и бокового движения. М.: Машиностроение, 1979. 352 с.
110. Ефремов А.В., Коровин А.А. Модификация критериев оценки пилотажных характеристик и явления раскачки самолета летчиком // Труды МАИ. 2012. № 55. 12 с.
111. Hess R., Keith M.J., Hubbard M. Modeling the manually controlled bicycle // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics — Part A: Systems and Humans. 2012. Vol. 42, no. 3. Pp. 545-557. (Хесс Р., Кейт М.Дж., Хаббард М. Моделирование велосипеда с ручным управлением).
112. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2020663322 РФ. Программа для моделирования поведения пилота в замкнутом контуре системы управления полетом (Imitator-Flight); №2020662371; заявл. 14.10.2020; опубл. 26.10.2020 / Н.В. Кузнецов, Б.Р. Андриевский, Ю.С. Зайцева; заявитель ФГБОУ ВО СПбГУ.
113. Зобов О.В. Разработка автономного мобильного робота-манипулятора на мека-нум-колесах // II Всероссийский форум научной молодежи «Богатство России». Москва, 2018. С. 66.
114. The Mobility Concept of Care-O-bot 3 // Christian Connette, Alexander Wilhelm Verl, Martin Hagele // 39th International Symposium on Robotics. 2008.
115. Effect of Wheel Slip in the Coordination of Wheeled Mobile Robots // Shyamprasad Konduri, Edison Orlando Cobos Torres Prabhakar R. Pagilla. 2014.
116. Zheng Zhang, Chun-guang Liu, Xiao-jun Ma, Yun-yin Zhang, Lu-ming Chen. Driving force coordinated control of an 88 in-wheel motor drive vehicle with tire-road friction coefficient identification // Engineering. 17 June 2020.
117. Котиев Г.О., Горелов В.А., Захаров А.Ю. Имитационное моделирование динамики прямолинейного движения колесной машины на стенде «Беговые барабаны» // Научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана «Наука и образование». 2014. № 4. DOI: https://doi.org/10.7463/0414.0707918
118. Жилейкин М.М., Ягубова Е.В., Чижов Д.А. Обоснование применимости масштабных моделей для экспериментального исследования параметров движения колесной машины на деформируемых грунтах // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2015. № 3 (660). С. 18-26.
119. Dynamic Friction Models for Road/Tire Longitudinal Interaction // Vehicle System Dynamics. March 2003. Vol. 39 (3). Pp. 189-226. DOI: https://doi.org/10.1076/ vesd.39.3.189.14152
120. Туренко А.Н., Ломака С.И., Рыжих Л.А., Леонтьев Д.Н., Быкадоров А.В. Методы расчета реализуемого коэффициента сцепления при качении колеса в тормозном режиме // Автомобильный транспорт. 2010. Вып. 27. С. 8-10.
121. Устройство для определения сцепных свойств колеса с дорожным покрытием в лабораторных условиях: пат. 2465564 Рос. Федерация. № 2011122472/11; заявл. 02.06.2012; опубл. 27.10.2012; Бюл. 30. С. 11.
122. Федотов А.И., Бойко А.В., Халезов В.П. Экспериментальные исследования процесса взаимодействия эластичного колеса с беговым барабаном и дорогой // Вестник ИрГТУ. 2012. Вып. 9. С. 157-63.
123. Зобов О.В. Разработка автономного мобильного робота-манипулятора на мека-нум-колесах // II Всероссийский форум научной молодежи «Богатство России». 2018. С. 66-67.
124. Connette С., Verl A.V., Hagele M. The Mobility Concept of Care-O-bot 3 // 39th International Symposium on Robotics. 2008. Pp. 746-750.
125. Курмаев Р.Х. Метод повышения эффективности полноприводной многоосной машины с гидро-объемной трансмиссией за счет использования корректирующих алгоритмов. Автореф. дис канд. тех. наук. Моск. гос. техн. ун-т (МАМИ), Москва, 2010.
126. Konduri S., Orlando E., Torres C., Pagilla P. R. Effect of Wheel Slip in the Coordination of Wheeled Mobile Robots // IFAC Proceedings. 2016. Vol. 47, iss. 3. Pp. 80978102.
127. Zhang Z., Liu C., Ma X., Zhang Y., Chen L. Driving force coordinated control of an 8x8 in-wheel motor drive vehicle with tire-road friction coefficient identification // Defence Technology Volume 18 Issue 1. 2022. P. 119-132.
128. Angelova A., Matthies L., Helmick D., Perona P. Slip prediction using visual information // Robotics: Science and Systems Conference. 2006. Pp. 1-8.
129. Котиев Г.О., Горелов В. А., Захаров А.Ю. Имитационное моделирование динамики прямолинейного движения колесной машины на стенде «Беговые барабаны» // Наука и образование 2014. № 4. С. 45-61.
130. Жилейкин М.М., Ягубова Е.В., Чижов Д.А. Обоснование применимости масштабных моделей для экспериментального исследования параметров движения колесной машины на деформируемых грунтах // Известия высших учебных заведений Машиностроение. 2015. № 3 (660). С. 18-26.
131. Canudas-de-Wit C., Tsiotras P., Velenis E., et al. Dynamic Friction Models for Road/Tire Longitudinal Interaction // Vehicle System Dynamics. 2002. Vol. 3. Pp. 198-226.
132. Венглинский А. М. Повышение эффективности колесных универсально — пропашных тракторов путем снижения буксования при выполнении технологических операций. Автореф. дис канд. тех. наук. ФГБНУ ФАНЦ Северо-Востока, Чебоксары, 2012.
133. Yamamoto T., Terada K., Ochiai A., et al. Development of Human Support Robot as the research platform of a domestic mobile manipulator // Robomech Journal. 2019. Vol. 6. Pp. 1-15.
134. Ping Y., Linqiang G., Junyi S., et al. Stair-climbing gait for a four-wheeled vehicle // Robomech Journal. 2020. Vol. 7. Pp. 1-8.
135. Туренко А.Н., Ломака С.И., Рыжих Л.А., Леонтьев Д.Н., Быкардов А.В. Методы расчета реализуемого коэффициента сцепления при качении колеса в тормозном режиме // Автомобильный транспорт №27. 2010. С. 8-10.
136. Федотов А.И., Бойко А.В., Халезов В.П. Экспериментальные исследования процесса взаимодействия эластичного колеса с беговым барабаном и дорогой // Вестник ИрГТУ. 2012. № 9. С. 157-163.
137. Finish Meteorological institut. 2009. Available at: http://fmispace.fmi.fi/old-metnet/ index.php?id=51. 2009 (accessed October 21, 2021).
138. Heilimo J., Harri A.M., Aleksashkin S., Koryanov V., Arruego I., Schmidt W., Hauk-ka H., Finchenko V., Martynov M., Ostresko B., Ponomarenko A. RITD-Adapting Mars Entry, Descent and Landing System for Earth // EGU General Assembly Conference Abstracts. 2014. Vol. 16. Art. no. EGU2014-5506-1.
139. Pichkhadze K.M., Finchenko V.S., Aleksashkin S.N., Ostreshko B.A. Transformi-ruemye apparaty, spuskaemye v atmosferakh planet [Transformable vehicles descending in the atmospheres of planets] // Vestnik NPO im. S.A. Lavochkina [Herald of the NPO im. S.A. Lavochkin]. 2015. Iss. 2. Pp. 4-13. (in Russ.).
140. Chen D., Richier L., Koryanov V.V. Dynamics of the movement of the descent vehicle in the atmosphere of Mars with the use of inflatable brakes in the lower atmosphere // Journal of Physics: Conference Series. 2021. Vol. 1786 (1). Art. ID: 012018.
141. Casseau V. An open-source cfd solver for planetary entry // University of Strathclyde Department of Mechanical & Aerospace Engineering. 2017.
142. Forget F., Hourdin F., Hourdin Ch. Et al. Improved general circulation models of the martian atmosphere from the surface to above 80 km // Journal of Geophysical Research Atmospheres. 1999. Vol. 104176 (24). Pp. 155-24. DOI: https://doi.org/ 10.1029/1999JE001025
143. Millour E., Forget F., Spiga S. et al. The Mars climate database. 2018.
144. OpenCFD Ltd. Openfoam®: Open source CFD: Documentation, 2019.
145. Lamb K. Numerical experiments of internal wave generation by strong tidal flow across a finite amplitude bank edge // J. Geoph. Res. 1994. Vol. 99, C1. Pp. 843-864.
146. Lamb K. Numerical simulations of stratified inviscid flow over a smooth obstacle // J. Fluid Mech. 1994. Vol. 260. Pp. 1-22.
147. Egbert G. D., Erofeeva S. Y. Efficient inverse modeling of barotropic ocean tides // J. Atmos. Oceanic Technol. 2002. Vol. 19 (2). Pp. 183-204.
148. Vlasenko V., Stashchuk N., Hutter K. Baroclinic Tides: Theoretical Modeling and Observational Evidence. Cambridge: Cambridge University Press, 2005. Pp. 348-351.
149. Kurkina O.E., Talipova T.G., Pelinovsky E.N., Kurkin A.A. Numerical Modeling of Internal Wave Generation at High Latitudes // The Ocean in Motion. Springer Oceanography, 2018. Pp. 569-580.
150. Arambewela R. Use of ICT and Student Learning in Higher Education: Challenges and Responses // International Journal of People-Oriented Programming. June 2019. Vol. 2 (2). Pp. 37-49.
151. Bonk C.J., Kim J.J. Future Directions of Blended Learning in Higher Education and Workplace Settings // Bonk C.J., Graham C.R. (eds.) Handbook of blended learning: Global Perspectives, local designs. San Francisco, CA: Pfeifer Publishing, 2018.
152. Churchill D. Learning objects: An interactive representation and a mediating tool in a learning activity // Educational Media International. 2018. Vol. 19 (6). Pp. 333-349.
153. Gordon C., Debus R. Developing deep learning approaches and personal teaching efficacy within a preserve teacher education context // British Journal of Educational Psychology. 2019. Vol. 72. Pp. 483-511.
154. Hanewald R. Review of the literature on ICT in Higher Education in the Asia Pacific Region (APR) // Peterson J., Lee O., Islam T., Piscioneri M. (eds.). Effectively Implementing Information Communication Technology in Higher Education in the Asia-Pacific Region, Nova Science Publishers. New York, 2017. Pp. 1-15.
155. Heines J.M. Evaluating the effect of a course web site on student performance // Journal of Computing in Higher Education. 2017. Vol. 12. Pp. 57-83.
156. Kalantzis M., Cope B. Towards an inclusive and international education // King R., Hill D., Hemmings B. (eds.). University Diversity edited by Keon Publications, 2000.
157. Kim J., Bonk C.J. Future of online teaching and learning // HE, Educause Quarterly. 2006. Vol. 4. Pp. 22-30.
158. Marton F., Saljo R. On qualitative differences in learning: Outcome and Process // British Journal of Educational Psychology. 1976. Vol. 46. Pp. 4-11.
159. Mason R., Weller M. Factors Affecting Students Satisfaction on a Web Course // Australian Journal of Educational Technology. 2000. Vol. 16 (2). Pp. 173-200.
160. Mc Keachie S.J. Learning styles can become learning strategies // The National Teaching and Learning Forum. 1995. Vol. 4 (6). Pp. 1-2.
161. Middlehurst R., Woodfied S. The role of transnationals, private and for profit provision in meeting global demand for tertiary eduction: mapping, regulation and impact // Centre for Policy and Change in Tertiary Education, University of Surrey, Report commissioned by the Commonwealth of Learning and UNESCO, 2003.
162. Motiwalla L.F. Mobile learning: a framework and evaluation // Computers & Education. 2007. Vol. 49 (3). Pp. 581-596.
163. Ramburuth P., McCormick J. Learning Diversity in Higher Education: A comparative study of Asian international and Australian Students // Higher Education. 2001. Vol. 42. Pp. 333-350.
164. Ramsden P. Learning to Teach in Higher Education, second edition. London: Routledge Falmer, 2003.
165. Richardson, J.T.E. Reliability and replicability of the approaches to studying questionnaire // Studies in Higher Education. 1990. Vol. 15 (2). P. 155.
166. Russo М.Т. Humanities in Engineering Education. January 2020. DOI: https://doi.org/ 10.4018/978-1-4666-0951-8.ch016
167. Saunders G., Klemming F, Integrating technology into traditional learning environment: Reasons for and risks of success // Active learning in higher education. 2003. Vol. 4 (1). Pp. 74-86.
168. Shearer R.L., Chakiris H.L. Educational Access and the Role of Distance Education in the Future // Beaudoin M. (eds). Perspectives on Higher Education in the Digital Age, Nova Science Publishers Inc. NY., 2006. Shin J.C., Harman G. New challenges for higher education: global and Asia-Pacific perspectives // Asia Pacific Education Review. 2009. . Vol. 10. Pp. 1-13. The Relevance of the Introduction of Modern
169. Bredeweg B., Forbus K.D. Qualitative Modeling in Education // Ai Magazine. 2014. Vol. 24. Pp. 35-46.
170. Ornek F. Models in Science Education: Applications of Models in Learning and Teaching Science // International Journal of Environmental & Science Education. 2018. Vol. 3 (2). Pp. 35-45.
171. Franco C., Colinvaux D. Grasping mental models // Gilbert J.K., Boulter C.J. (eds.). Developing models in science education. 2020. Pp. 93-118.
172. Gilbert J.K., Boulter C.J., Elmer R. Positioning models in science education and in design and Technology education // Gilbert J.K., Boulter C.J. (eds.). Developing models in science education. 2014. Pp. 3-17.
173. Moreire M.A. Mental models, conceptual models, and modeling // International Journal of Science Education. 2011. Vol. 1. Pp. 1-11.
174. Toward a modeling theory of physics instruction // American Journal of Physics. 2015. Vol. 55. Pp. 440-454.
175. Hodgson S.M., Rojano T., Sutherland R., Ursini S. Mathematical modeling: The interaction of culture and practice [Electronic version] // Educational Studies in Mathematics. 2019. Vol. 39. Pp. 167-183.
176. Holland D. A software laboratory. Dynamical modeling and the cellularmodeling system // SSR. 2018. Pp. 407-416.
177. Jimoyiannis A., Komis V. Computer simulations in physics teaching and learning: A case study on students’ understanding of trajectory motion [Electronic version] // Computers & Education. 2011. Vol. 36. Pp. 183-204.
178. Tregidgo D., Ratcliffe M. The use of modeling for improving pupils’ learning about cells // School Science Review. 2014. Vol. 81. Pp. 53-59.
179. Vosniadou S., Brewer W.F. Mental models of the earth: A study of conceptual change in childhood // Cognitive Psychology. 2012. Vol. 24. Pp. 535-585.
180. Vosniadou S. In mapping the mind // Gelman S.A., Hirschfeld L.A. (eds.). Universal and culturespecific properties of children’s mental models of the earth. Cambridge: Cambridge University Press, 2014.
181. Wells M., Hestenes D., Swackhamer G. A modeling method for high school physics instruction [Electronic version] // American Journal of Physics. 2015. Vol. 63. Pp. 606-619.
182. A Physical Model of the Solar System (n.d.). Retrieved June 15, 2018. Available at: http://csep10.phys. utk.edu/ astr161/lect/ (accessed October 10, 2018).
183. Buckley B.C., Gobert J.D., Kindfield A.C.H., Horwitz P., Tinker R.F., Gerlits B., Wilensky U. et al. Model-based teaching and learning with BioLogica: What do they learn? How do they learn? How do we know? // Journal of Science Education and Technology. 2019. Vol. 13. Pp. 23-41.
184. Burghes D.N., Borrie M.S. Mathematical modeling: A new approach to teaching applied mathematics [Electronic version] // Physics Education. 2018. Vol. 14. Pp. 82-86.
185. Burghes D.N. Teaching applications of mathematics: mathematical modeling in science and technology // Innovation and Developments. 2018. Pp. 365-376.
186. Chabay R.W., Sherwood B.A. Vol I: Matter and interactions: Modern mechanics. New York: John Wiley & Sons, Inc. Chabay, 2002.
187. Czudkova L., Musilova J. The pendulum: A stumbling block of secondary school mechanics // Physics Education. 2020. Vol. 35. Pp. 428-435.
188. Driel F.H.V., Verloop N. Teachers’ knowledge of models and modeling in science. [Electronic version] // International Journal of Science Education. 1920. Vol. 21. Pp. 1144-1153.
189. Опыт использования методики по оценке плагиата в студенческих работах // Литейное производство. 2020. № 11. С. 26-28.
190. Бесплатные рефераты, дипломные работы, курсовые работы, доклады. URL: https://www.studentbank.ru/ (дата обращения 18.11.2021).
191. Файловый архив для студентов. URL: https://studfile.net/ (дата обращения 18.11.2021).
192. Организация проверки выпускных квалификационных работ на заимствование // Педагогика и просвещение. 2019. № 3. С. 84-91.
193. Управление образовательных технологий МГТУ им. Н. Э. Баумана. URL: http://hoster.bmstu.ru/~det/ (дата обращения 18.11.2021).
194. Антиплагиат — система для онлайн проверки текста на заимствования. URL: https://www.antiplagiat.ru/ (дата обращения 18.11.2021).
195. Проверка текста на уникальность онлайн. URL: https://text.ru/ (дата обращения 18.11.2021).
196. Руконтекст — антиплагиат, научный поиск и анализ документов. URL: https://text.rucont.ru/ (дата обращения 18.11.2021).
197. Профессиональное повышение уникальности текста. URL: https://killer-antiplagiat.ru/ (дата обращения 18.11.2021).
198. Kolosov L.B., Zhigula T.I. Longitudinal-transverse vibrations of the rope of the lifting installation // Izv. Universities. Mining Journal. 1981. No. 3. Pp. 83-86.
199. Zhu W.D., Chen Y. Theoretical and experimental investigation of elevator cable dynamics and control // J. Vibr. Acoust. 2оо6. No. 1. Pp. 66-78.
200. Shi Y., Wu L., Wang Y. Nonlinear analysis of natural frequencies of a tether system // J. Vibr. Eng. 2оо6. No. 2. P.173-178.
201. Wang L., Zhao Y. Multiple internal resonances and non-planar dynamics of shallow suspended cables to the harmonic excitations // J. Sound Vib. 2оо9. No. 1-2. Pp. 1-14.
202. Zhao Y., Wang L. On the symmetric modal interaction of the suspended cable: three-to one internal resonance // J. Sound Vib. 2оо6. No. 4-5. Pp. 1о73-1о93.
203. Vesnitsky A.I. Waves in systems with moving boundaries and loads. Moscow: Fizmat-lit, 2оо1. 32о p.
204. Goroshko O.A., Savin G.N. Introduction to the mechanics of deformable onedimensional bodies of variable length. Kiev: Nauk. dumka, 1971. 29о p.
205. Litvinov V.L., Anisimov V.N. Transverse vibrations of a rope moving in a longitudinal direction // Bulletin of the Samara Scientific Center of the Russian Academy of Sciences. 2о17. T. 19.No. 4. Pp. 161-165.
206. Litvinov V.L., Anisimov V.N. Mathematical modeling and research of oscillations of one-dimensional mechanical systems with moving boundaries: monograph. Samara: Samar. state tech. un-t, 2017. 149 p.
207. Lezhneva A.A. Free bending vibrations of a beam of variable length // Uchenye zapiski. Perm: Perm. Un-t, 1966. No. 156. P. 143-150.
208. Savin G.N., Goroshko O.A. Variable length thread dynamics. Kiev: Nauk. Dumka, 1962. 332 p.
209. Litvinov V.L. Investigation of free vibrations of mechanical objects with moving boundaries using the asymptotic method // Zh. Middle Volga Mathematical Society. 2014. Vol. 16, no. 1. Pp. 83-88.
210. Liu Z., Chen G. Analysis of Plane Nonlinear Free Vibrations of a Carrying Rope Taking into Account the Influence of Flexural Rigidity // J. Vibr. Eng. 2007. No. 1. Pp. 57-60.
211. Litvinov V.L., Anisimov V.N. Application of the Kantorovich — Galerkin method for solving boundary value problems with conditions on moving boundaries // Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Rigid Body Mechanics. 2018. No. 2. Pp. 70-77.
212. Доклад «Об итогах деятельности Минобрнауки России за 2020 год и задачах на 2021 год». URL: https://minobrnauki.gov.ru/upload/iblock/
213. Логутова Е.В., Карымова О.С., Биктина Н.Н., Якиманская И.С. Монография. Психологическая безопасность образовательной среды: теория и исследования. Ставрополь: Центр научного знания «Логос». 2016. 165 с.
214. Амелина К.Е., Буренина В.И. Государственное регулирование инновационной деятельности // Вестник Тверского государственного университета. Сер. Право. 2012. № 32. С. 7-14.
215. Пиралова О.Ф. Концепция оптимизации обучения профессиональным дисциплинам студентов инженерно-технических вузов. Автореф. дис. ... д-ра пед. наук. Волгоград, 2017. 44 с.
216. Соколова И.Ю., Борисова Е.Е. Личностный потенциал человека и его развитие в образовательном процессе жизнедеятельности // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 6-2. С. 421-426.
217. Ilyasov B.G., Karamzina A.G., Fazletdinova Iu.R. Approach to organisation of the higher technical education system // Vestnik UGATU. 2014. No. 5 (66). Pp. 78-83.
218. Mitrofanova Y.S., Aleksandrov A.Y., Ivanova O.A. et al. Smart University: Development of Analytical Management System Based on Big Data // Smart Innovation, Systems and Technologies, Singapore, June 14-16, 2021. Singapore: Springer, 2021. Pp. 373-382. DOI 10.1007/978-981-16-2834-4_32
219. Митрофанова Я.С., Коновалова С.А., Буренина В.И. Определение уровня развития инфраструктуры смарт-университета на основе моделей данных // Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. Междунар. форума. Москва, 28-29 ноября 2019 г. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. С. 421-424.
220. Виноградова Н.В., Попова Т.Н., Chehri A., Буренина В.И. Smart-технологии как инновационный путь развития и как ответ на вызовы нового времени // Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. междунар. форума. М., 2020. С. 384-388.
221. Mitrofanova Yu.S., Tukshumskaya A.V., Burenina V.I. et al. Integration of Smart Universities in the Region as a Basis for Development of Educational Information Infrastructure // Smart Innovation, Systems and Technologies, Singapore, June 14-16, 2021. Singapore: Springer, 2021. Pp. 407-416. DOI: 10.1007/978-981-16-2834-4_35
222. Гэн К.К., Чулин Н.А. Алгоритм навигации беспилотного летательного аппарата на основе улучшенного алгоритма одновременной локализации и картографирования с адаптивным локальным диапазоном наблюдения // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 2017. № 3. С. 76-94.
223. Сайт компании Fast Sense. URL: https://www.fastsense.tech/ (дата обращения 10.10.2021).
224. Гурылев В.Б. Создаем автономный дрон на Intel Edison. Сайт Habr. Блог компании Intel. 10 февраля 2015. URL: https://habr.com/ru/company/intel/blog/249603/ (дата обращения 10.10.2021).
225. Fabresse F.R., Caballero F., Maza I., Ollero A. Localization and mapping for aerial manipulation based on range-only measurements and visual markers // IEEE Int. Conf. on Robotics and Automation (ICRA). 2014. Pp. 2100-2106. DOI: https//doi.org/ 10.1109/ICRA.2014.6907147
226. Цифровизация в промышленности России. URL: https://www.tadviser.ru/index.php/ (дата обращения 12.10.2021).
227. Sergeeva M.G., Bedenko N.N., Karavanova L.Z., Tsibizova T.Y., Samokhin I.S., Mohammad Anwar M.S. «Educational company» (technology): Peculiarities of its implementation in the system of professional education // Espacios. 2018. Vol. 39 (2). Retrieved from www.scopus.com
228. Sergeeva M.G., Bedenko N.N., Tsibizova T.Y., Mohammad Anwar M.S., Stanchuli-ak T.G. Organisational economic mechanism of managing the growth of higher education services quality // Espacios. 2018. Vol. 39 (21). Retrieved from www.scopus.com
229. Endovitskaya E.V. Formation of organizational culture that stimulates innovativeness and creativity of personnel. 2020. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-15160-7_88 Retrieved from www.scopus.com
230. Mitrofanova Ya.S. Modeling the Assessment of Definition of a Smart University Infrastructure Development Level // Sherstobitova A.A., Filippova O.A. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2019. Vol. 144. Pp. 573-582.
231. Global Big Data Analytics Market to Grow 4.5 Times by 2025, Powered by Data Security Requirements. Available at: https://ww2.frost.com/news/press-releases/ global-big-data-analytics-market-to-grow-4-5-times-by-2025-powered-by-data-security-requirements/ (accesed October 9, 2021).
232. Куприянова М.В., Симикова И.П.Методологические подходы к оценке уровня цифровизации промышленного производства // Право, экономика и управление: актуальные вопросы: матер. Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием. Чебоксары, 13 декабря 2019 г. / редкол.: К.Г. Яковлев и др. Чебоксары: ИД «Среда», 2019. С. 28-34. DOI: https://doi.org/10.31483/r-74149.
233. Индикаторы цифровой экономики: 2019: статистический сборник / Г.И. Абдрахманова, К.О. Вишневский, Г.М. Гохберг и др. URL: https://www.hse.ru/ (accesed October 9, 2021).
234. Skolkovo Digital Russia Methodology 2019. URK: https://finance.skolkovo.ru/ (ac-cesed October 9, 2021).
235. Schumacher A., Erol S., Sihn W. A maturity model for assessing Industry 4.0 readiness and maturity of manufacturing enterprises // Procedia CIRP. 2016. Vol. 52. Pp. 161166. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2016.07.040.
236. Гилева Т.А. Цифровая зрелость предприятия: методы оценки и управления // Вестник УГНТУ. Наука, образование, экономика. Сер. Экономика. 2019. № 1 (27). С. 38-52. DOI: https://doi.org/10.17122/2541-8904-2019-1-27-38-52
237. Zhong R.Y., Xu C., Chen C., Huang G.Q. Big Data Analytics for Physical Internetbased intelligent manufacturing shop floors // International Journal of Production Research. 2015. Pp. 2610-2621.
238. Erol S. et al. Tangible Industry 4.0: A Scenario-Based Approach to Learning for the Future of Production // Procedia CIRP. 2016. Vol. 54. Pp. 13-18.
239. Oesterreich T.D., Teuteberg F. Understanding the implications of digitisation and automation in the context of Industry 4.0: A triangulation approach and elements of a research agenda for the construction industry // Computers in Industry. 2016. Vol. 83. Pp. 121-139.
240. Marilex Rea Llave. Data lakes in business intelligence: reporting from the trenches // Procedia Computer Science. 2018. Vol. 138. Pp. 516-524.
241. Mitrofanova Ya.S. Economic and Organizational Aspects of University Digital Transformation // Popova T.N., Ivanova O.A., Vereshchak S.B. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2020. Vol. 188. Pp. 371-381.
242. Integration of Smart Universities in the Region as a Basis for Development of Educational Information Infrastructure / Ya.S. Mitrofanova, A.V. Tukshumskaya, V.I. Burenina et al. // Smart Innovation, Systems and Technologies, Singapore, 14-16 июня 2021 года. Singapore: Springer, 2021. Pp. 407-416. DOI: https://doi.org/10.1007/978-981-16-2834-4_35
243. Mitrofanova Y.S., Tukshumskaya A.V., Burenina V.I., Ivanova E.V., Popova T.N. Integration of smart universities in the region as a basis for development of educational information infrastructure // Smart Innovation, Systems and Technologies. Singapore, 2021. Pp. 407-416.
244. Remane G., Hanelt A., Wiesboeck F. Digital maturity in traditional industries — an exploratory analysis. // Twenty-Fifth European Conference on Information Systems (ECIS), Guimaraes, Portugal, 2017. Available at: https://www.researchgate.net/ publication/316687803 (accesed October 9, 2021).
245. Skudalova O.V., Malanina Y.N., Tsibizova T.Y., Shvyrev B.A., Poliakova I.V. Personal factor of a social entrepreneur in the context of the inclusive economy development // International Journal of Innovative Technology and Exploring Engineering. 2019. Vol. 8 (8). Pp. 2996-3002. Available at: https://www.scopus.com/record/ display.uri?eid=2-s2.0-85070580048&origin=resultslist&sort=plf-f (accesed October 9, 2021).
246. Applebaum B. et al. Secret-sharing schemes for general and uniform access structures // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Springer Verlag, 2019. Vol. 11478 LNCS. Pp. 441-471.
247. Kurihara J. et al. A New (k, n)-Threshold Secret Sharing Scheme and Its Extension // Information Security, 11th International Conference, ISC 2008, Taipei, Taiwan, September 15-18, 2008. Proceedings. 2008.
248. Коляда А.А., Бабенко М.Г., Протасеня С.Ю. Метод выполнения декодирующей операции в пороговой МИМА-криптосистеме разделения секрета с маскирующим преобразованием // Наука. Инновации. Технологии. 2020. № 3.
249. Сагайдак Д. А., Свенч А. А., Файзуллин Р. Р. Алгоритмы обработки информации при передаче и хранении данных, основанные на процедуре разделении секрета // Вестник СибАДИ. 2012. № 27 (5).
250. Рахман П. А., Каяшев А. И., Шарипов М. И. Модель надежности отказоустойчивых систем хранения данных // Вестник УГАТУ. 2015. № 67 (1).
251. Сметанин А. Г., Тормасов А. Г. Математическая модель эффективных алгоритмов поиска и размещения данных в децентрализованной распределенной файловой системе // Информатика, телекоммуникации и управление. 2012. Т. 162, № 6. C. 16-22.
252. Tormasov A., Lysov A., Mazur E. Distributed data storage systems: analysis, classification and choice // Труды ИСП РАН. 2015. T. 27, № 6.
253. Мищенко В. А., Виланский Ю. В. Ущербные тексты и многоканальная криптография. Минск: Энциклопедикс, 2007. 292 c.
254. Деундяк В.М., Могилевская Н.С. Схема разделенной передачи конфиденциальных данных на основе дифференцирования полиномов нескольких переменных над простыми полями Галуа // Вопросы кибербезопасности. 2017. № 5(24). С. 64-71.
255. Могилевская Н.С. О применении порогового разделения данных для организации разделенной передачи на примере метода битовых масок // Инженерный вестник Дона. 2017. № 45 (2). С. 39.
256. Могилевская Н.С., Кульбикаян Р.В., Журавлев Л.А. Пороговое разделение файлов на основе битовых масок: идея и возможное применение // Advanced Engineering Research. 2011. № 11(10). С. 1749-1755.
257. Деундяк В.М., Маевский А. Э., Могилевская Н.С. Методы помехоустойчивой защиты данных. Ростов-на-Дону: Изд-во Южного федерального университета, 2014. 309 с.
258. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое применение. М.: Издат. дом «Вильямс», 2016. 1104 с.
259. Черемушкин А.В. Криптографические протоколы. Основные свойства и уязвимости. М.: Издат. Центр «Академия», 2009. 272 с.
260. Gorelik V.S. J. of Physics: Conf. Series. 2018. Vol. 1051 (1) (IOP Publishing). Art. ID 012032.
261. Baburin A.S. et al. 2018 Nanophotonics VII. 10672 (Int. Society for Optics and Photonics). 2018. Art. ID 106724D.
262. Fudouzi H. et al. Sensors and Smart Structures Technologies for Civil, Mechanical, and Aerospace Systems. 2017. (Inte Society for Optics and Photonics)/ Art. ID 1016820.
263. Panfilova E.V., Mozer K.V., Ibragimov A.R. 2020 J.: Conf. Series. 1571 (1) (IOP Publishing) p. 012005.
264. Min K., Kim S., Kim S. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2017. Vol. 114. Pp. 6185-6190.
265. Болов В.Р. и др. Современные системы мониторинга и прогнозирования чрезвычайных ситуаций. М.: ФКУ ЦСИ ГЗ МЧС России, 2013. 351 с.
266. Герасимов Т.А., Пушкарев В.В. Мониторинг и прогнозирование чрезвычайных ситуаций // Стратегии развития современной науки. 2017. С. 27-30.
267. Мусаев В. К. и др. О мониторинге комплексной безопасности уникальных объектов при чрезвычайных ситуациях природного, техногенного и экологического характера // Международный журнал экспериментального образования. 2010. №. 11. С. 158-161.
268. Петрова Н.С., Петров А.Ю. Педагогика сотрудничества как современная форма взаимоотношений в вузе // Проблемы современного педагогического образования. 2018. № 61-3. С. 180-184.
269. Виноградова Н.В., Попова Т.Н., Chehri A., Буренина В.И. Smart-технологии как инновационный путь развития и как ответ на вызовы нового времени // Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. междунар. форума. Москва, 28-29 ноября 2019 г. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. С. 384-388.
270. Симчера М.И. Тьюторство как модель современного образования // Молодой ученый. 2019. № 21 (259). С. 528-530.
271. Жигулина О.В. Основные характеристики педагогики сотрудничества // Молодой ученый. 2018. № 31 (217). С. 99-101.
272. Темник Я.А. Система управления знаниями: актуальность и перспективы // Молодой ученый. 2018. № 46 (232). С. 398-402.
273. Сафарова Р.Г. Педагогическое сотрудничество как средство повышения качества учебного процесса. URL: https://naukarus.com/pedagogicheskoe-sotrudnichestvo (дата обращения 05.12.2021).
274. Костерина Э.Н. Педагогика сотрудничества как фактор гуманизации образовательной среды // Молодой ученый. 2020. № 16.1 (120.1). С. 20-21.
275. Воробьева Е.В. Сравнительный анализ коучинга и наставничества персонала организации, их характеристики // Молодой ученый. 2019. № 12 (116). С. 11931196.
276. Сидорович В.Б. Педагогическое сотрудничество // Молодой ученый. 2021. № 7 (141). С. 473-477.
277. Минаев М.А. Информационная система для учета документов об образовании в вузе и взаимодействия с ФРДО // Прикладная математика: современные проблемы математики, информатики и моделирования: матер. III всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых. Краснодар, 2021. С. 215-219.
278. Мун Д.Е., Рябинкина К.С. Использование СДО Moodle для генерации отчетов в ФИС ФРДО // Colloquium-journal. 2019. № 11-5 (35). С. 78-81.
279. Цибизова Т.Ю., Слепцова К.А. Автоматизированная система учета данных внутрикорпоративной сети управления информацией // Современные проблемы науки и образования. 2015. № 1-1. С. 429.
280. Информационная управляющая система МГТУ имени Н.Э. Баумана «Электронный университет»: концепция и реализация / Т.И. Агеева и др.; под ред. И.Б. Федорова, В. М. Черненького. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. 374 с.
281. Балдин А.В., Пичугин А.А. Методология проектирования информационной системы управления университетом // Гражданская авиация на современном этапе развития науки, техники и общества: сб. тез. докл. участников Междунар. науч.-техн. конф., посв. 45-летию Университета. 2016. С. 226.
282. Викторова А.П. Использование роботов в сельском хозяйстве. Исследования молодых ученых: материалы XVIII Междунар. науч. конф. / под ред. И.Г. Ахметова и др. Казань: Молодой ученый, 2021. iv, 44 с.
283. Интернет-ресурс: сайт Vision Robotics Corporation. URL: https://www.visionrobotics.com/vr-grapevine-pruner (дата обращения 17.02.2022)
284. Ерохин Д.Ю, Ершов М.Д. Современные Сверточные Нейронные Сети Для Обнаружения И Распознавания Объектов // Цифровая обработка сигналов. 2018. № 3. С. 16-20.
285. Pisapia R. Disparity map extraction for a low cost 3D sensor // Universita degli Studi di Salerno, Universite de Lorraine. 2015-2016.
286. Xuan G. et al. Apple Detection in Natural Environment Using Deep Learning Algorithms // IEEE Access. 2020. Vol. 8. Pp. 216772-216780. DOI: https://doi.org/ 10.1109/ACCESS.2020.3040423.
287. Bhatt A.K., Pant D. Automatic apple grading model development based on back propagation neural network and machine vision, and its performance evaluation // AI & Soc. 2015. Vol. 30. Pp. 45-56.
288. Weikuan J., Yan Z., Jian L., Yuanjie Z., Dean Z, Chengjiang L. Apple harvesting robot under information technology: A review // International Journal of Advanced Robotic Systems. May-June 2020. Pp. 1-16.
289. Казьмин В.Н., Носков В.П. Объемное зрение в системе навигационного обеспечения беспилотного летательного аппарата // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2012. Спец. вып. Специальная робототехника. С. 113-121.
290. Носков В.П., Рубцов В.И., Рубцов И.В. Математические модели движения и системы технического зрения мобильных робототехнических комплексов: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2015. 94 с.
291. Ульянов С.В., Решетников А.Г., Кошелев К.В., Шишаев А.В. Система стереозрения мобильного робота: этап предварительной обработки изображений // Робототехника и техническая кибернетика. 2020. Т. 8, № 3. С. 206-216. DOI: https://doi.org/ 10.31776/RTCJ.8306.
292. Геворгян А.В. Получение 3D модели объекта на основе стереозрения // Вестник Национального политехнического университета Армении. Информационные технологии, электроника, радиотехника. 2016. № 2. С. 43-48.
293. Romanova I.K. Modern approaches to detecting changes in shape and other damage to flight vehicle during movement // AIP Conference Proceedings. 2021. Vol. 2318. Art. ID 110001. DOI: https://doi.org/10.1063/5.0036045
294. Romanova I.K. Study of the influence of deformations and asymmetry on aircraft movement parameters // AIP Conference Proceedings. 2019. Vol. 2171. Art. ID: 130001. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5133268
295. Романова И.К. Моделирование устойчивости движения деформированных удлиненных тел на основе вариаций угловых скоростей крена // Труды СПИИРАН. 2019. Вып. 18 (3).
296. Малышева Г.В., Романова И.К. оптимизация выбора параметров, характеризующих состояние объекта, при решении задач надежности // Ремонт. Восстановление. Модернизация. 2015. № 6. С. 33-38.
297. Romanova I.K. Pareto optimal solutions and their application in designing robots and robotic systems. Studies in systems, decision and control // Springer Nature Switzerland. 2020. Vol. 272/ Pp. 25-39.
298. Sun H., Yu J, Siyu Zhang S. The Control of Asymmetric Rolling Missiles Based on Improved Trajectory Linearization Control Method // J. Aerosp. Technol. Manag., Sao Jose dos Campos. Jul.-Sep., 2016. Vol. 8, no. 3. Pp. 319-327.
299. Abbas L.K., Chen D., Rui X. Numerical Calculation of Effect of Elastic Deformation on Aerodynamic Characteristics of a Rocket // Hindawi Publishing Corporation International Journal of Aerospace Engineering. 2014. Art. ID 478534. 11 p.
300. Dongyang C., Abbas L.K., Xiaoting R. Numerical simulation of a spinning stabilized projectile aerodynamic characteristics effected by structure errors // Acta Aerodynami-ca Sinica. October 2014. Vol. 32 (5). Pp. 705-711. DOI: https://doi.org/10.7638/ kqdlxxb-2013.0059
301. Ogunwa T., Abdullah E.J. Flight dynamics and control modelling of damaged asymmetric aircraft // Article (PDF Available) October 2016. DOI: https://doi.org/10.1088/ 1757-899X/152/1/012022
302. Nguyen N., Krishnakumar K., Kaneshige J. Dynamics and Adaptive Control for Stability Recovery of Damaged Asymmetric Aircraft // NASA Ames Research Center, Moffett Field, CA 94035. University of California, Davis, CA 95616.
303. Dykes J.W. Projectile linear theory for aerodynamically asymmetric projectiles // Georgia Institute of Technology. December 2011.
304. Hodges D. A New Approach to Aeroelastic Response, Stability and Loads of Missiles and Projectiles. Final Report, U.S. Army Research Office Grant 40448-EG. 15 July 2015. Available at: http://www.researchgate.net/publication/235079207 (дата обращения: 28.01.2019).
305. Yi W., Sun D., Tan J., Yuan D. Experimental research on aeroelasticity of a large length to diameter ratio projectile. Fourth International Symposium on Physics of Fluids (ISPF4) // International Journal of Modern Physics: Conference Series. 2012. Vol. 19. Pp. 270-275.
306. Tihomirov D., Raveh D. Nonlinear Aerodynamic Effects on Static Aeroelasticity of Flexible Missiles // Conference: AIAA Scitech 2019. Conference Paper. January 2019. DOI: https://doi.org/10.2514/6.2019-0486
307. Kitson R.C., Cesnik C.E.S. Multidisciplinary Effects on High-Speed Vehicle Performance and Stability // Conference: 2018 AIAA/ASCE/AHS/ASC Structures, Structural Dynamics, and Materials Conference. Conference Paper. January 2018. DOI: https://doi.org/10.2514/6.2018-1208
308. Kiran K., Cholleti R. Static Aeroelastic Analysis on Two Stage Rocket Body // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). November 2015. Vol. 4, iss. 11.
309. Dongyang C., Abbas L.K., Xiaoting R., Guoping W. Aerodynamic and static aeroelastic computations of a slender rocket with all-movable canard surface. DOI: https://doi.org/10.1177/0954410017705901
310. RuHao H, ZhengY.Y., Lei Y. Effect of elastic deformation on flight dynamics of projectiles with large slenderness ratio // erospace Science and Technology. September 2017. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ast.2017.09.029
311. Brejao L.F., Manoel R. A 2-DOF model of an elastic rocket structure excited by a follower force // XVIII Brazilian Colloquium on Orbital Dynamics (2016). IOP Conf. Series: Journal of Physics: Conf. Series 911. 2017. Art. ID 012020. DOI: https://doi.org/ 10.1088/1742-6596/911/1/012020
312. Mokin YU.A. Vliyanie malyh uglov ataki i skol'zheniya na moment krena pri gi-perzvukovom obtekanii tel vrashcheniya // Teplofizika i aehromekhanika. 2009. Vol. 16, no. 1. (In Russ.)
313. Komissarenko A. I., Maksimov F. A. Osobennosti dinamiki poleta tela pri nalichii asimmetrij // XL Akademicheskie chteniya po kosmonavtike, posvyashchennye pamyati akademika S.P. Korolyova i drugih vydayushchihsya otechestvennyh uchenyh — pionerov osvoeniya kosmicheskogo prostranstva: sbornik tezisov. M.: MGTU im. N.EH. Baumana, 2015.
314. Fresconi F., Guidos B., Celmins I., Hathaway W. Flight Behavior of an Asymmetric Body through Spark Range Experiments using Roll-Yaw Resonance for Yaw Enhancement // AIAA Atmospheric Flight Mechanics Conference San Diego, California, USA. AIAA SciTech Forum. January 2016. (AIAA 2016-0782). DOI: https://doi.org/ 10.2514/6.2016-0782
315. Tong L., Ji H. Multi-body dynamic modelling and flight control for an asymmetric variable sweep morphing UAV // The Aeronautical Journal. June 2014. Vol. 118, no. 1204.
316. Jamie Coble and J. Wesley Hines. Dentifying Optimal Prognostic Parameters from Data: A Genetic Algorithms Approach. Annual Conference of the Prognostics and Health Management Society, 2009.
317. Романова И.К. Разработка новой концепции моделирования систем на основе применения и развития современных информационных технологий // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: VII всерос. науч.-практ. конф.: сб. тр. М., 2020. С. 401-410.
318. Романова И.К. применение технологий интеллектуального анализа данных в задачах выявления повреждений беспилотных летательных аппаратов // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: VII всерос. науч.-практ. конф.: сб. тр. М., 2020. С. 393-400.
319. Bartczuk L., Przybyl A., Cpalka K. A new approach to nonlinear modelling of dynamic systems based on fuzzy rules // Int. J. Appl. Math. Comput. Sci. 2016. Vol. 26, no. 3. Pp. 603-621. DOI: https://doi.org/10.1515/amcs-2016-0042
320. Zawadzki A., Rozowicz S. Application of Input-State of the System Transformation for Linearization of Selected Electrical Circuits // Journal of Electrical Engineering. 2016. Vol. 67, no. 3. Pp. 199-205.
321. Belikov Ju., Kaldmaec A., Kottac U. Global linearization approach to nonlinear control systems: a brief tutorial overview // Proceedings of the Estonian Academy of Sciences. 2017. Vol. 66 (3). Pp. 243-263. DOI: https://doi.org/10.3176/proc.2017.3.01
322. Sobczyk T.J., Radzik M. Application of novel discrete differential operator of periodic function to study electromechanical interactions // Bulletin of the Polish Academy of Sciences Technical Sciences, Vol. 66, no. 5, 2018. DOI: https://doi.org/10.24425/124280
323. Lawrynczuk M. Model predictive control with on-line optimal linearization // IEEE International Symposium on Intelligent Control. 2014. Pp. 2177-2182. DOI: https://doi.org/10.1109/ISIC.2014.6967645
324. Rozowicz S., Zawadzki A. input-output transformation using the feedback of nonlinear electrical circuits: algorithms and linearization examples // Mathematical Problems in Engineering. 2018. Pp. 1-13. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/9405256
325. Sercekman O., Kutay A.T. A model based approach for sensor fault detection in civil aircraft control surface Published in: 2018 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS). 23-26 April 2018. DOI: https://doi.org/10.1109/ PLANS.2018.8373447. Corpus ID: 46983939
326. Benouaz T., Bohner M., Chikhaoui A. On the relationship between the optimal derivative and asymptotic stability. African Diaspora Journal of Mathematics // Special Issue in Memory of Prof. Ibni Oumar Mahamat Saleh. 2009. Vol. 8, no. 2. Pp. 148-162.
327. Cpalka K., Rebrova O., Nowicki R., Rutkowski L. On Designing of Flexible Neuro-Fuzzy Systems for Nonlinear Modelling // International Journal of General Systems. 2011. Vol. 42. Pp. 147-154. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-642-21881-1_24
328. Parvathy K., Devanathan R., Kamaraj V. Analysis and Application of Quadratic Linearization to the Control of Permanent Magnet Synchronous Motor // International Journal on Electrical Engineering and Informatics. 2014. Vol. 6, no. 4.
329. Shah N., Mahesh. Pole placement approach for controlling double inverted pendulum // Global Journal of Researches in Mechanical Engineering. 2013. Vol. 13. Pp. 17-23.
330. Liptak T., Kelemen M., Gmiterko A., Virgala I., Hroncova D. The control of ho-lonomic system // Acta Mechatronica — International Scientific Journal about Mecha-tronics. 2016. Vol. 1, iss. 2. Pp. 15-20.
331. Benouaz T., Bekkouche S.M.A., Ghouali N. Modelling of the nonlinear systems by optimal derivative, computational procedure and properties // International Journal of Nonlinear Science. 2013. Vol. 15, no. 3. Pp. 271-283.
332. Chikhaoui T., Benouaz T., Ghouali N. Stability analysis of the steady complicate state at origin of the ratio-dependant model extinction // International Journal of Nonlinear Science. 2014. Vol. 17, no. 1,. Pp. 47-56.
333. Rozowicz S., Zawadzki A. Input-output transformation using the feedback of nonlinear electrical circuits: Algorithms and Linearization Examples // Mathematical Problems in Engineering. 2018. Vol. 1-4. Pp. 1-13. DOI: https://doi.org/10.1155/2018/9405256
334. Bartczuk L., Dziwinski P., Red'ko V. The Concept on Nonlinear Modelling of Dynamic Objects Based on State Transition Algorithm and Genetic Programming. International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC 2017: Artificial Intelligence and Soft Computing. Pp 209-220. DOI: https://doi.org/10.1007/ 978-3-319-59060-8_20
335. Non-linear Correction Modelling of Dynamic Objects with Genetic Programming // International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing. 2015. Pp. 318329.
336. Kanti P., Farhana D., Syed A., Imtiazb A., Hossainc M.E. Nonlinearity and solution techniques in reservoir simulation: A review // Journal of Natural Gas Science and Engineering. October 2017. Vol. 46. Pp. 845-864. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.jngse.2017.07
337. Ronny T., Shima T. Optimal Guidance Around Circular Trajectories for Impact-Angle Interception // Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2016. Vol. 39, no. 6. Pp. 1278-1291. DOI: https://doi.org/10.2514/1.G001759
338. Qi Junjian, Huang Weihong, Sun Kai, Kang Wei. Optimal placement of dynamic var sources by using empirical controllability covariancepublished // IEEE Transactions on Power Systems. 2017. Vol. 32, iss. 1. Pp. 240-249.
339. Duff P., Gugercin S., C Beattie., Poussot-Vassal C., Seren C. H2-optimality conditions for reduced time-delay systems of dimension one // IFAC (International Federation of Automatic Control) Papers. 2016. Vol. 49-10. Pp. 007-012.
340. Romanova I.K. Multi-objective optimization of dynamic systems and problem of the pareto front control // AIP Conference Proceedings. XLIII Academic Space Conference: Dedicated to the Memory of Academician S.P. Korolev and Other Outstanding Russian Scientists — Pioneers of Space Exploration. 2019.
341. Романова И.К. Повышение эффективности вычислительных экспериментов при моделировании движения летательных аппаратов // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2017. № 7. С. 158-188. DOI: https://doi.org/ 10.7463/0717.0001269
342. Romanova I.K. linearization and reduction: two approaches to the formation of models of dynamic systems // AIP Conference Proceedings International Scientific and Practical Conference “Modeling in Education 2019”. 2019.
343. Романова И.К. об одном подходе к определению весовых коэффициентов метода пространства состояний // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. № 4. С. 105. DOI: https://doi.org/10.7463/0415.0763768
344. Романова И.К. Методология применения интеллектуального анализа данных в технических приложениях // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: сб. тр. V Всерос. науч.-практ. конф. М., 2018. С. 124-133.
345. Романова И.К. Применение технологий интеллектуального анализа данных в задачах выявления повреждений беспилотных летательных аппаратов // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: сб. тр. VII Всерос. науч.-практ. конф. М., 2020. С. 393-400.
346. Романова И.К. Разработка новой концепции моделирования систем на основе применения и развития современных информационных технологий // Технологии разработки и отладки сложных технических систем: сб. тр. VII Всерос. науч.-практ. конф. М., 2020. С. 401-410.
347. Calderon M.L. Application of reverse engineering activities in the teaching of engineering design // International Design Conference — Design 2010. Dubrovnik — Croatia, May 17-20, 2010. Pp. 1249-1258.
348. Moud D., Bijawat S., Tuli S., Bhardwaj B. An analysis to find effective teaching methodology in engineering education // IEEE International Conference in MOOC, Innovation and Technology in Education (MITE) 978-1-4799-1626-9/13/ 2013. Pp. 185-189.
349. Rodriguez-Sanchez M. C., Torrado-Carvajal A., Vaquero J., Borromeo S., and Her-nandez-Tamames J.A. An Embedded Systems Course for Engineering Students Using Open-Source Platforms in Wireless Scenarios // IEEE Transactions on Education. January 18, 2016. Pp. 0018-9359. DOI: https://doi.org/10.1109/TE.2016.2526676
350. Martins A., Pinto E. Eduscrum — the empowerment of students in engineering education? // Proceedings of the 12th International CDIO Conference. Turku University of Applied Sciences. Turku, Finland, June 12-16, 2016.
351. Garcia-Holgado A., Garcia-Peiialvo F.J., Rodriguez-Conde M.J. Pilot experience applying an active learning methodology in a Software // Engineering classroom 2018 IEEE Global Engineering Education Conference (EDUCON). 17-20 April 2018. Santa Cruz de Tenerife, Canary Islands, Spain. Pp. 946-953.
352. Ramos C.S., Kosloski R.A.D., Venson E., Figueiredo R.M. da C. TBL as an active learning-teaching methodology for software engineering courses // Conference: the XXXII Brazilian SymposiunvSeptember. 2018. DOI: https://doi.org/10.1145/ 3266237.3266253
353. Rosicka C. From concept to classroom. Translating STEM education research into practice // Australian Council for Educational Research. June, 2016. 16 p. Available at: www.acer.edu.au/epp/translational-research (accesed June 12, 2021).
354. Capacho J., Dr.Teaching And Learning Methodologies Supported By Ict Applied In Computer Science // Turkish Online Journal Of Distance Education-Tojde. April, 2016. Vol. 17, no. 2. Article ID 5. Pp. 59-73.
355. Dalal M. Impact of multi-media tutorials in a computer science laboratory course — an empirical study // The Electronic Journal of e-Learning. 2014. Vol. 12, iss. 4. Pp. 366374. Available at: www.ejel.org (accesed June 12, 2021).
356. Meana V., Bello A., Garcia R. Analysis of the implementation of the BIM methodology in the Spanish industrial engineering degrees under the competential perspective // Revista Ingenieria de Construction RIC. 2019. Vol. 34, no. 2. Pp. 169-180. Available at: www.ricuc.cl (accesed June 12, 2021).
357. Moazeni S. Effective Strategies to Teach Operations Research to Non-Mathematics Majors. 2010. 24 p. DOI: DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3119361. Corpus ID: 220905808
358. Hafner P., Hafner V., Ovtcharova J. Teaching Methodology for Virtual Reality Practical Course in Engineering Education // International Conference on Virtual and Augmented Reality in Education. Procedia Computer Science 25. 2013. Pp. 251-260.
359. Mohovic D., Mohovic R. and Baric M. Deficiencies in Learning COLREGs and New Teaching Methodology for Nautical Engineering Students and Seafarers in Lifelong Learning Programs // The Journal of Navigation. 2016. Vol. 69. Pp. 765-776. DOI: https://doi.org/10.1017/S037346331500096X
360. Alkhattabi M. Augmented Reality as E-learning Tool in Primary Schools’ Education: Barriers to Teachers’ Adoption // iJET. 2017. Vol. 12, no. 2. Pp. 91-100. DOI: https://doi.org/10.3991/ijet.v12i02.6158
361. Rizov T., Rizova E. Augmented reality as a teaching tool in higher education // International Journal of Cognitive Research in Science, Engineering and Education. 2015. Vol. 3, no. 1. Pp. 7-16.
362. Berenguel M., Rodriguez F., Moreno J-E.C, Guzman J.E.L, Gonzalez R. Tools and methodologies for teaching robotics in computer science & engineering studies // Wiley Periodicals, Inc. 2016. Vol. 24. Pp. 202-214. DOI: https://doi.org/10.1002/ cae.21698
363. Rivera F.M-L., Vielma J.C., Herrera R.H. Methodology for Building Information Modeling (BIM) Implementation in Structural Engineering Companies (SECs) // Hindawi Advances in Civil Engineering. 2019. Art. ID 8452461. 16 p. DOI: https://doi.org/10.1155/2019/8452461
364. Романова И.К. Применение современных информационных технологий в формировании компетенций коллективного проектирования на примере группового управления гетерогенными роботами // Цифровые технологии в инженерном образовании. Новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. междунар. форума. М., 2020. С. 343-346.
365. Романова И.К.Соловьев В.С Исследование особенностей аэродинамики, искривленных тел //. Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2011. № 11. 39 с.
366. Romanova I.K. Multi-objective optimization of dynamic systems and problem of the Pareto front control // AIP Conference Proceedings. 2019. Art. ID 2171. 110016. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5133250
367. Романова И.К., Соловьев В.С. Разработка матричного метода описания геометрии и расчета аэродинамических характеристик тел с произвольно искривленной осью // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2012. № 11. 18 с.
368. Романова И.К. Формирование упрощенных нелинейных моделей для задач исследования движения тел сложной формы // Инженерный вестник. 2013. № 10. 14 с.
369. Романова И.К. Проблема устойчивости в теории и практике формирования моделей динамических систем // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. № 8 (20). DOI: https://doi.org/10.18698/2308-6033-2013-8-935
370. Romanova I.K. Linearization and reduction: Two approaches to the formation of models of dynamic systems // AIP Conference Proceedings. 2019. Art. AD: 2195, 020078. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5140178
371. Romanova I.K. Study of the influence of deformations and asymmetry on aircraft movement parameters // AIP Conference Proceedings. 2019. Art. ID: 2171, 130001. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5133268
372. Introduction to the A* algorithm. Available at: https://www.redblobgames.com/ pathfinding/a-star/introduction.html (accessed June 16, 2021).
373. MATLAB grid method to realize Dijkstra and A* path planning. Available at: https://programmersought.com/article/10995009169/ (accessed June 16, 2021).
374. Jianwei Zhao, Tao Han, Shouzhong Wang, Chengxiang Liu, Jianhua Fang and Shengyi Liu // Design and Research of All-Terrain Wheel-Legged Robot. Sensors 2021. Vol. 21. Art. ID: 5367. DOI: https://doi.org/10.3390/s21165367
375. Biswal P., Mohanty P.K. Development of quadruped walking robots: A review // Ain Shams Engineering Journal. 2021. Vol. 12, iss. 2. Pp. 2017-2031. DOI: https://doi.org/10.1016/j.asej.2020.11.005
376. Luneckas M., Luneckas T., Udris D., Plonis D., Maskeli R., Damasevicius R. A hybrid tactile sensor-based obstacle overcoming method for hexapod walking robots // Intelligent Service Robotics. 2021. Vol. 14. Pp. 9-24. DOI: https://doi.org/10.1007/s11370-020-00340-9
377. Zhao Y., Chai X., Gao F., Qi C. Obstacle avoidance and motion planning scheme for a hexapod robot Octopus-III // Robot Auton Syst. 2018. Vol. 103. Pp. 199-212.
378. Mohanan M.G., Salgoankar A. A survey of robotic motion planning in dynamic environments // Robot Auton Syst. 2018. Vol. 100. Pp. 171- 185.
379. Magadevi N., Kumar V.J.S. Energy efficient, obstacle avoidance path planning trajectory for localization in wireless sensor network // Clust Comput. 2019. Vol. 22. Pp. 10529-10535.
380. Hajiabadi M.M.A. Analytical workspace, kinematics, and foot force based stability of hexapod walking robots. Thesis for: Ph.D. / Worcester Polytechnic Institute, 2013.
381. Zhang T., Wei Q., Ma H. Position/force control for a single leg of a quadruped robot in an operation space // Int J Adv Robot Syst. 2013. Vol. 10 (2). P. 137.
382. Agheli M., Nestinger S.S. Foot force based reactive stability of multi-legged robots to external perturbations // J Intell Robot Syst. 2016. Vol. 81 (3-4). Pp. 287-300.
383. Wei W., Sun Z., Song H., Wang H., Fan X., Chen X. Energy balance-based steerable arguments coverage method in WSNs // IEEE Access. 2018. Vol. 6. PP. 33766-33773.
384. Xiong X., Worgotter F., Manoonpong P. Adaptive and energy efficient walking in a hexapod robot under neuromechanical control and sensorimotor learning // IEEE Trans Cybern. 2016. Vol. 46 (11). Pp. 2521-2534.
385. Zhang H., Wu R., Li C., Zang X., Zhang X., Jin H. et al. A forcesensing system on legs for biomimetic hexapod robots interacting with unstructured terrain // Sensors. 2017. Vol. 17 (7). P. 1514.
386. Tedeschi F., Carbone G. Design issues for hexapod walking robots // Robotics. 2014. Vol. 3 (2). Pp. 181-206.
387. Walas K. Foot design for a hexapod walking robot // Pomiary Autom Robot. 2013. Vol. 17 (2). Pp. 283-287.
388. Belter D., Walas K. A compact walking robot-flexible research and development platform. Recent advances in automation, robotics and measuring techniques. Springer, Berlin, 2014. Pp. 343-352.
389. Lewinger W.A., Quinn R.D. A hexapod walks over irregular terrain using a controller adapted from an insect’s nervous system // IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. 2010. Pp. 3386-3391.
390. Bjelonic M., Bellicoso D. C., de Viragh Y., Sako D., Tresoldi F.D., Jenelten F., Hutter M., Rollin K. Whole-body motion control and planning for wheeled quadrupedal robots // IEEE robotics and automation letters. preprint version. Accepted January, 2019.
391. Aoki T., Asami K., Satoshi I., Waki Sh. Development of quadruped walking robot with spherical shell: improvement of climbing over a step //Robomech Journal. 2020. Vol. 7, Art. 22.
392. Ning M., Xue B., Ma Z., Zhu Ch., Liu Z., Zhang C., Wang Y., Qiu Ju Z. Design, analysis, and experiment for rescue robot with wheel-legged structure. robotics and control engineering of wave and tidal energy-recovering systems // Research Article. 2017. Vol. 2017. Art. ID 5719381. DOI: https://doi.org/10.1155/2017/5719381
393. Wheeled robots types, uses, advantages and disadvantages. Available at: https://www.online-sciences.com/robotics/wheeled-robots-types-uses-advantages-and-disadvantages/ (accessed June 16, 2021).
394. Legged robots features, types, uses, advantages and disadvantages. Available at: https://www.online-sciences.com/robotics/ legged-robots-features-types-uses-advantages-and-disadvantages/ (accessed June 16, 2021).
395. Movement environment of wheel-legged rescue robot. Available at: https://www.hindawi.com/journals/mpe/2017/5719381/ (accessed June 16, 2021).
396. What Boston Dynamics' Rolling 'Handle' Robot Really Means. Available at: https://www.wired.com/story/ what-boston-dynamics-rolling-handle-robot-really-means/ (accessed June 16, 2021).
397. Ascento: A two-wheeled jumping robot. Available at: https://www.ascento.ethz.ch/ wp-content/uploads/2019/05/AscentoPaperICRA2019.pdf (accessed June 16, 2021).
398. Introduction to the A* algorithm https://www.redblobgames.com/pathfinding/a-star/introduction.html
399. Peaks function — MATLAB peaks. Available at: https://www.mathworks.com/help/ matlab/ref/peaks.html (accessed June 16, 2021).
400. Introduction to V-REP. Available at: https://www.manoonpong.com/MOROCO/ V-REP%20Lecture.pdf (accessed June 16, 2021).
401. Sun H., Yu J., Siyu Zh.S. The Control of Asymmetric Rolling Missiles Based on Improved Trajectory Linearization Control Method // J. Aerosp. Technol. Manag., Sao Jose dos Campos. 2016. Vol. 8, no. 3. Pp. 319-327.
402. Abbas L.K., Chen D., Rui X. numerical calculation of effect of elastic deformation on aerodynamic characteristics of a rocket // International Journal of Aerospace Engineering. 2014. Art. ID: 478534. 11 p.
403. Dongyang C., Abbas L.K., Xiaoting R. Numerical simulation of a spinning stabilized projectile aerodynamic characteristics effected by structure errors // Acta Aerodynami-ca Sinica. 2014. Vol. 32 (5). Pp. 705-711. DOI: https://doi.org/10.7638/ kqdlxxb-2013.0059
404. Ogunwa T., Abdullah E.J. Flight dynamics and control modelling of damaged asymmetric aircraft. October 2016. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/152/1/012022
405. Tong L., Ji H. Multi-body dynamic modelling and flight control for an asymmetric variable sweep morphing UAV // The Aeronautical Journal. June, 2014. Vol. 118, no. 1204.
406. Romanova I.K. Study of the influence of deformations and asymmetry on aircraft movement parameters // AIP Conference Proceedings. Art. ID: 2171, 130001. DOI: https://doi.org/10.1063/1.5133268
407. Anwar A.B., Pham Q.C. Study of the spatter distribution on the powder bed during selective laser melting // Additive Manufacturing. 2018. Vol. 22. Pp. 86-97. DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2018.04.036
408. Cuellar J.S., Smit G., Plettenburg D., Zadpoor A. Additive Manufacturing of Nonassembly Mechanisms // Additive Manufacturing. 2018. Vol. 21. Pp. 150-158. DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2018.02.004
409. Danielczuk M., Matl M., Gupta S., Li A., Lee A., Mahler J., Goldberg K. Segmenting unknown 3D objects from real depth images using mask R-CNN // Trained on Synthetic Data. 2019. Pp. 7283-7290. DOI: https://doi.org/10.1109/ICRA.2019.8793744
410. Joyce Xin-Yan Lim, Quang-Cuong Pham. Automated post-processing of 3D-printed parts: artificial powdering for deep classification and localization // Virtual and Physical Prototyping. 2021. Vol. 16, no. 3. Pp. 333-346. DOI: https://doi.org/10.1080/ 17452759.2021.1927762
411. Dizon J.R.C., Gache C.C.L., Cascolan H.M.S., Cancino L.T., Advincula R.C. Postprocessing of 3D-printed polymers // Technologies. 2021. Vol. 9, no. 61. DOI: 10.3390/technologies9030061
412. Thompson M.K., Moroni G., Vaneker T., Fadel G., Campbell R.I., Gibson I., Bernard A., Schulz J., Graf, P., Ahuja B. Design for additive manufacturing: trends, opportunities, considerations, and constraints // CIRP Annals. 2016. Vol. 65, iss. 2. Pp. 737760. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cirp.2016.05.004
413. Hernandez D.D. Factors Affecting Dimensional Precision of Consumer 3D Printing // International Journal of Aviation, Aeronautics, and Aerospace. 2015. Vol. 2 (4). DOI: https://doi.org/10.15394/ijaaa.2015.1085
414. Kumbhar N.N., Mulay A.V. Post Processing Methods used to Improve Surface Finish of Products which are Manufactured by Additive Manufacturing Technologies // Journal of The Institution of Engineers (India): Series C. 2018. Vol. 99. Pp. 481-487. DOI: https://doi.org/10.1007/s40032-016-0340-z
415. Jiang J., G. Hu, X. Li, X. Xu, P. Zheng, J. Stringer. Analysis and Prediction of Printable Bridge Length in Fused Deposition Modelling Based on Back Propagation Neural Network // Virtual and Physical Prototyping. 2019. Vol. 14 (3). Pp. 253-266. DOI: https://doi.org/10.1080/17452759.2019.1576010
416. Kumbhar N.N., Mulay A.V. Post processing methods used to improve surface finish of products which are manufactured by additive manufacturing technologies: a review // Journal of The Institution of Engineers (India): Series C 99. 2016. Pp. 481-487. DOI: https://doi.org/10.1007/s40032-016-0340-z
417. Lao W., Li M., Wong T. N., Tan M. J., Tjahjowidodo T. Improving surface finish quality in extrusion-based 3d concrete printing using machine learning-based extrudate geometry control // Virtual and Physical Prototyping. 2020. Vol. 15 (2). Pp. 178-193, DOI: https://doi.org/10.1080/17452759.2020.1713580
418. Nelaturi S., Behandish M., Mirzendehdel A. M., Kleer J. Automatic support removal for additive manufacturing post processing // Computer-Aided Design. 2019. Vol. 115. Pp. 135-146. DOI: https://doi.org/10.1016/j.cad.2019.05.030
419. Nguyen H., Adrian N., Lim J.X., Salfity J.M., Allen W., Pham Q.C. Development of a robotic system for automated decaking of 3D-printed parts // IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2020. DOI: https://doi.org/10.1109/ ICRA40945.2020.9197110
420. Rudolph J.-P., Emmelmann C.A Cloud-based platform for automated order processing in additive manufacturing // Procedia CIRP. 2017. Vol. 63. Pp. 412-417, DOI: https://doi.org/10.1016/j.procir.2017.03.087
421. Wang C., Tan X.P., Tor S.B., Lim C.S. Machine learning in additive manufacturing: state-of-the-art and perspectives // Additive Manufacturing. 2020. Vol. 36. Art. ID: 101538. DOI: https://doi.org/10.1016/j.addma.2020.101538
422. Yang J., Sun Y., Lueth T.C. construction of a production line for auxetic structures using novel modelling method // IEEE International Conference on Robotics and Biometrics (ROBIO). 2019. DOI: https://doi.org/10.1109/ROBIO49542.2019.8961614
423. Kruth J.-P., Wang X., Laoui T., Froyen L. Lasers and materials in selective laser sintering // Integrated Product and Process Development. 2002. Pp. 175-198. DOI: https://doi.org/10.1108/01445150310698652
424. Schmid M., Simon C., Levy G. Finishing of SLS-parts for rapid manufacturing (RM) — A comprehensive approach // International Solid Freeform Fabrication Symposium. 2009. DOI: https://doi.org/10.26153/tsw/15081
425. Lamikiz A., Sanchez J.A., Lopez de Lacalle L.N., Arana J.L. Laser polishing of parts built up by selective laser sintering // International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2007. Vol. 47, iss. 12-13. Pp. 2040-2050. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.ijmachtools.2007.01.013
426. Sushmit Ch., Mhapsekar K., Anand S. part build orientation optimization and neural network-based geometry compensation for additive manufacturing process // Journal of Manufacturing Science and Engineering. 2018. Vol. 140 (3). Art. ID: 031009. DOI: https://doi.org/10.1115/1.4038293
427. Сафонова Н.А. Внедрение цифрового контента антикоррупционного содержания в инженерное образование // Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. междунар. форума. Москва, 28-29 ноября 2019 г. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2020. С. 87-89.
428. Сафонова Н.А. Использование современных технологий в противодействии коррупции в таможенных органах // Ломоносовские чтения — 2020: матер. ежегод. науч. конф. МГУ. Севастополь, 22-24 апреля 2020 г. / под ред. О.А. Шпырко. Севастополь: Филиал МГУ имени М.В. Ломоносова в г. Севастополе, 2020. С. 8283.
429. Баюш А.А., Сафонова Н.А. Антикоррупционная правовая культура как часть профессиональной подготовки современного специалиста // Теория и практика судебной экспертизы в современных условиях: матер. VIII Междунар. науч.-практ. конф. Москва, 28-29 января 2021 г. М.: РГ-Пресс, 2021. С. 13-17.
430. Перескокова Т.А., Соловьев В.П. О проблемах подготовки специалистов технического профиля // Sciences of Europe. 2018. № 33-4 (33). С. 18-24.
431. Уман А.И., Борисова Ю.Н. Проблема гуманизации и гуманитаризации инженерного образования студентов в вузе // Ученые записки ОГУ. Сер. Гуманитарные и социальные науки. 2018. № 3 (80). С. 398-400.
432. Рубанцова Т.А. Проблемы развития современного инженерного образования // Инженерное образование. 2016. № 19. С. 130-133.
433. Днепров Э.Д. Новейшая политическая история российского образования: опыт и уроки. М.: Мариос, 2011. 456 с.
434. Гергилев Д.Н., Колмаков В.И., Савин О.И. Гуманизация и гуманитаризация инженерного образования // Известия ВГПУ. 2019. № 4 (137). С. 171-173.
435. Федеральный закон от 25.12.2008 № 273-ФЗ (ред. от 26.05.2021) «О противодействии коррупции». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_82959/ (дата обращения 26.10.2021). Бесчастнова О.В. Антикоррупционное обучение как средство противодействия коррупции в образовательных организациях // Всерос. науч.-практ. конф. «Комплексная безопасность образовательных организаций: теория и практика»: сб. матер. / под общ. ред. М.В. Дулясовой. Уфа: Изд-во «Восточная печать», 2017. С. 64-66.
436. Шнайер Б. Прикладная криптография. М.: Триумф, 2002. 816 с.
437. Спиридонов С.Б. Вычислительные системы АСОИУ: курс лекций. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2017. 224 c.
438. Спиридонов С.Б. Курс лекций по схемотехнике дискретных устройств. М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2017. 204 c.
439. Харрис Д.М., Харрис С.Л. Цифровая схемотехника и архитектура компьютера. М.: Morgan Kaufman, 2013, 792 с.
440. Rivest R.L., Robshaw M.J.B., Sidney R., Yin Y.L. The RC6 Block Cipher. Cambridge, M.I.T.: 1998, 21 p.
441. Акчурин А.Д., Юсупов К.М. Программирование на языке Verilog. Казань, 2016. 90 с.
442. Trifonov R.S., Yakovlev D.A., Filippov S.A., Solovyeva O.A. Evaluation of central tendency measures in relation to the parameters of contact network feeders controlled by relay protection // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2021. Art. ID: 1151 012015. DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899X/1151/1/012015
443. Дистанционная защита линий 35-330 кВ: Руководящие указания по релейной защите / под ред. Н.Т. Кривогина. М.: Энергия, 1966. 158 с.
444. Фигурнов Е.П. Релейная защита: учебник: В 2 ч. Ч. 2: Релейная защита устройств тягового электроснабжения железных дорог. М.: Изд-во УМЦ ЖДТ, 2009.
445. Дынькин Е.Б. Комплексы релейных защит систем тягового электроснабжения переменного тока (теория, эксперимент, практика). Дис. ... д-ра техн. наук. М., 1999. 503 с.
446. Фигуронов Е.П., Жарков Ю.И., Петрова Т.Е. Релейная защита сетей тягового электроснабжения переменного тока / под ред. Е.П. Фигурнова. М.: Маршрут, 2006. 272 с.
447. Трифонов Р.С. Повышение селективности резервной ступени дистанционной защиты фидеров контактной сети на основе адаптивной идентификации. Омск, 2016. 21 с.
448. McFarlane J.R. (n.d.). Underwater technology 2000 ROVs and AUVs: tools for exploring, exploiting and defending the ocean frontier //. Proceedings of the 2000 International Symposium on Underwater Technology. Cat. no. 00EX418.
449. McMillan J. Autonomous Underwater Vehicle Operations in the Arctic. OTC Arctic Technology Conference, 2015.
450. Ganesh S., Chitra M.P. Applications of Sea gliders in ocean observation systems // IEEE Underwater Technology (UT). 2015. Vol. 1-3.
451. Jiancheng Yu., Aiqun Zh., Zhigang L., Kuichen Y. (n.d.). The development and the challenges of underwater vehicles for polar expedition // Proceedings of the 2004 International Symposium on Underwater Technology. 2004. Cat. no. 04EX869.
452. Caramanna G., Kekalainen P., Leinikki J., Maroto-Valer M. Scientific diving techniques in restricted overhead environments // Underwater Technology. 2012. Vol. 31 (1). Pp. 13-19.
453. Pallayil V., Chitre M., Kalyan B., Suman S., Beng Koay T., Chia C.S., Taher T. The Singapore Autonomous Underwater Vehicle Challenge (SAUVC): An effort to engage and expose young engineers to challenges of underwater robotics // Oceans. 2015. Pp. 1-9. Genova.
454. Zhang S. Diving into STEM with Underwater Robotics // IEEE Integrated STEM Education Conference (ISEC). 2019. Pp. 11-12. DOI: https://doi.org/10.1109/ ISECon.2019.8881974
455. Северов С.П. Проектно-конкурентный подход к студенческой инноватике в высшем профессиональном образовании инженеров подводной робототехники // Инженерный журнал: наука и инновации. 2013. Вып. 3.
456. Ferri G., Ferreira F., Djapic V. Boosting the talent of new generations of marine engineers through robotics competitions in realistic environments: The SAUC-E and euR-athlon experience // OCEANS. 2015. Genova.
457. Zande J., Sullivan D. ROV competitions for students: developing the next generation of ocean explorers, scientists, technologists, and engineers // Oceans. 2003. Celebrating the Past ... Teaming Toward the Future. 2003. Cat. no. 03CH37492.
458. Matos A., Martins A., Dias A., Ferreira B., Almeida J.M., Ferreira H., Silva F. Multiple robot operations for maritime search and rescue in euRathlon 2015 competition // OCEANS. 2016. Shanghai.
459. The ROV manual: A user guide for observation class remotely operated vehicles Robert Wernli, R.D. Christ. 2013. Pp. 74-75.
460. Munoz Gines, Luis. Design of a low-cost RPAS Ground Control Station. BS thesis. Universitat Politecnica de Catalunya, 2016.
461. Aras M.S.M., Zhe K.L., Aripin M.K., Chaing T.P., Zhe K.L., Shah H.N.M., Khamis A., Nordin N., Ab Rashid M.Z. Design analysis and modelling of autonomous underwater vehicle (AUV) using CAD // Indian Journal of Geo-Marine Sciences. July 2019. Vol. 48 (7). Pp. 1081-1090.
462. Wang H., Zhou H., Yao H. Research on autonomous planning method based on improved quantum Particle Swarm Optimization for Autonomous Underwater Vehicle // OCEANS. 2016. MTS/IEEE Monterey.
463. La Cruz M. de Casan G.A., Sanz P.J., Marin R. A New Virtual Reality Interface for Underwater Intervention Missions // IFAC-PapersOnLine. 2020. Vol. 53 (2). Pp. 14600-14607.
464. Tao Z., Qiao J., Jiang L., Han L. Balancing Algorithm and Active Shutter Improved ROV Monitoring and Control Platform Using Mobile Phone // IEEE 6th International Conference on Computer and Communications (ICCC). 2020.
465. JayasingheM.C. Graphical User Interface for the Supervisory Motion Control of BlueROV1.1 // 2nd International Conference On Electrical Engineering (EECon), 2018. Pp. 162-167. DOI: https://doi.org/10.1109/EECon.2018.8540998
466. Ray S., Bhowal R., Patel P., Annapurani Panaiyappan K. A Close Look at Software Design Aspects of Remotely Operated Vehicles — A Survey // IEEE 4th Conference on Information & Communication Technology. 2020. Pp. 1-6. DOI: https://doi.org/ 10.1109/CICT51604.2020.9312090.
467. Ghilezan A., Hnatiuc M. The ROV communication and control // IEEE 23rd International Symposium for Design and Technology in Electronic Packaging (SIITME). 2017. Pp. 336-339. DOI: https://doi.org/10.1109/SIITME.2017.8259920
468. Применение системы MATHCAD в курсовом проектировании по теории механизмов и машин / О.В. Егорова и др. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2012. 51 c.
469. Малышевская Л.Г. Основы моделирования в среде автоматизированной системы проектирования «КОМПАС 3D» Железногорск: Сибирская пожарно-спасательная академия ГПС МЧС России, 2017. 72 c.
470. Прикладная механика. Теория механизмов и машин / А.Д. Бардовский и др. М.: Издат. Дом МИСиС, 2015. 96 c.
471. Подгорный В.А., Павлов А.Д., Федотенко В.А. Исследование характеристик холловского движетеля с изменяемой геометрией внешнего магнитного поля // Тр. VIII чтений Ф.А. Цандера «Энергосиловые установки космических аппаратов». Харьков, 1983 г. Харьков: ХАИ, 1983. С. 137-143.
472. Белан Н.В., Пимкин В.А., Подгорный В.А., Федотенко В.А. Влияние геометрии внешнего магнитного поля на характеристику торцевого холловского ускорителя // Тр. VII объединен. науч. чт. «Энергетические установки и электроракетные двигатели». Москва, 24-28 января 1983 г. М., 1983. С. 57-65.
473. Тахара Х., Кагая Й, Иосикава Т. Квазистационарный МПД-двигатель с внешним магнитным полем для околоземных задач // Аэрокосмическая техника. 1991. № 1. С. 26-32.
474. Миронов О.М. К определению сил, действующих на стационарные холловские ускорители плазмы // ЖТФ. 1974. Т. 44, вып. 3. С. 525-535.
475. Kubarev Yu.V. On a certain condition for stabilization of low-frequency oscillations in plasma // Proced. XX Intern.Conf. on Phenomena in ionized Gases. Itali, Pisa, 1991. Vol. 3. Pp. 531-542.
476. Кирдяшев К.П., Кубарев Ю.В. Спектры электронных колебаний в магнитоплазмодинамическом ускорителе // Письма в ЖТФ. 2012. Т. 38, вып. 5. С. 3-10.
477. Шерстнев Л.Г. Электронная оптика и электроннолучевые приборы. М.: Энергия , 1971.
478. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1986.
479. Кубарев Ю.В. Способ оптимизации конструкции ускорителя плазмы с осесимметричным магнитным полем. Патент № RU 2472324. Опубл. 10.01.2013.
480. Тимофеев П.Г., Ягопольский А.Г. Роль и значение PDM-систем при разработке технологического оборудования // Известия высших учебных заведений. Машиностроение. 2016. № 10. С. 73-81.
481. Хрусталев Е.Ю., Котлуков К.К. Оптимизация производственного плана предприятий оборонно-промышленного комплекса в условиях высокой неопределенности и критической загрузки мощностей // Экономический анализ: теория и практика. 2015. № 31 (430).С. 2-12.
482. Esmaeilikia, M., Fahimnia, B., Sarkis, J. Tactical supply chain planning models with inherent flexibility: definition and review // Annals of Operations Research. 2016. Vol. 244. Рр. 407-427.
483. Аверьянов О.И., Аверьянова И.О., Юденков Н.П. Тенденции мирового развития многоцелевых станков с ЧПУ // Машиностроение и инженерное образование. 2013. № 2. С. 28-38.
484. Heinrich M. Arnold Technology Shocks: Origins, Managerial Responses, and Firm Performance Springer Science & Business Media. Р. 251.
485. Базров Б.М., Сахаров А.В. Определение технологических возможностей станков токарной группы на модульном уровне // Станкоинструмент. 2017. № 11. С. 4448.
486. Рыбкина О.В., Дубченко А.А. Экономические проблемы диверсификации производства предприятий наукоемкого сектора промышленности // Экономинфо. 2018. Т. 15, № 1.С. 68-71.
487. Туровец О.Г., Родионова В.Н. Экономика и организация производства на промышленном предприятии в условиях импортозамещения // Организатор производства. 2015. Т. 66, № 3. С. 5-10.
488. Проектирование автоматизированных станков и комплексов: в 2 т. Т. 2 / В.М. Утенков, Г.Н. Васильев, Б.М. Дмитриев и др.; под ред. П.М. Чернянского. М.: Изд-в о МГТУ им. Н.Э.Баумана: Машиностроение, 2012. 301 с.
489. Врагов Ю.Д. Анализ компоновок металлорежущих станков: (Основы компонети-ки). М.: Машиностроение, 1978. 208 с.
490. Григорьев К.Н. Методика оценки влияния факторов среды и гибкости предприятия // Экономика и бизнес: теория и практика. 2017. № 6. С. 37-39.
491. Корниенко А.А. Расширение производства инновационного оборудования для машиностроения как способ обеспечения технологической безопасности // Инновации. 2015. № 08. С. 14-17.
492. Базров Б.М., Сахаров А.В. Определение технологических возможностей станков токарной группы на модульном уровне // Станкоинструмент. 2017. №1. С. 44-48.
493. Zulu A., John S. A review of control algorithms for autonomous quadrotors // Open Journal of Applied Sciences. 2014. Vol. 4. Pp. 547-556. DOI: https://doi.org/10.4236/ ojapps.2014.414053
494. Fohn P., Scaramuzza D. Onboard State Dependent LQR for Agile Quadrotors // IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), 2018. Brisbane, 21-25 May 2018. Pp. 1-8.
495. Гэн К., Чулин Н.А. Алгоритмы стабилизации для автоматического управления траекторным движением квадрокоптера // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. № 5. C. 218-235. DOI: https://doi.org/10.7463/ 0515.0771076.
496. Карпунин А.А., Титков И.П. Упрощение и линеаризация математической модели движения беспилотных летательных аппаратов в пространстве и в вертикальной плоскости // Современные наукоемкие технологии. 2019. № 2. С. 69-77.
497. Методы классической и современной теории автоматического управления: в 5 т. Т. 4: Теория оптимизации систем автоматического управления / под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2004. 744 с.
498. Karpunin A.A., Titkov I.P., evaluation of the influence of cross-connections accounting in the simplified mathematical model of the quadrotor motion in three-dimensional space // Procedia Computer Science. 2019. Vol. 150. Pp. 663-670. DOI: https://doi.org/10.1016/ j.procs.2019.02.040
499. Luukkonen T. Modelling and control of quadcopter // Aalto University, Espoo. 2011. Pp. 2-26.
500. Ясвин В.А. Образовательная среда: от моделирования к проектированию. М.: Смысл, 2001. 365 с.
501. Писаренко В.И. Моделирование в современной педагогике // Общество: социология, психология, педагогика. 2019. № 12 (68). С. 146-154.
502. Дахин А.Н. Моделирование в педагогике // Идеи и идеалы. 2010. № 1 (3), т. 2. С. 11-20.
503. Ядровская М.В. Модели в педагогике // Вестник Томского государственного университета. 2013. № 366. С. 139-143.
504. Тукшумская А.В., Попова Т.Н., Тиханова Н.Е. Применение современных информационных систем в рамках образовательного курса «Самоопределение и профессиональная ориентация личности обучающегося» // Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. междунар. форума. М., 2020. С. 437-439.
505. Белоглазов А.А., Белоглазова Л.Б. Моделирование технологий Интернет-обучения // Вестник Российского университета дружбы народов. Серия: Информатизация образования. 2017. № 1. С. 83-91.
506. Арсенькина Л.С. Иллюстративный метод как современный метод обучения в высшей школе // Будущее машиностроения России: сб. докл. XI Междунар. конф. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018. С. 731-734.
507. Латышева С.В. Поликультурная профессиональная личность в контексте глобализации инженерного образования: дискурсивно-когнитивный аспект // Личность в меняющемся мире: здоровье, адаптация, развитие. 2020. Т. 8, № 3 (30). С. 291-299.
508. Кочетова Т.Н., Стельмах Я.Г., Тиханова Н.Е. Формирование навыков самоорганизации студентов технического вуза // Цифровые технологии в инженерном образовании: новые тренды и опыт внедрения: сб. тр. Междунар. форума. М., 2020. С. 407-410.
509. Цибизова Т.Ю. К вопросу о преемственности научно-исследовательской деятельности обучающихся в системе непрерывного профессионального образования // Образование и общество. 2010. № 6 (65). С. 14-17.
510. Вербицкий А. А. Активное обучение в высшей школе: контекстный подход. М.: Высшая школа, 1991. 207 с.
511. Коновалова С.А., Буренина В.И. Проектная деятельность как инструмент творческой деятельности студентов в современном университете // Слагаемые качества современного гуманитарного образования: сб. матер. XVII Междунар. науч.-метод. конф. Тольятти, 2020, С. 179-183.
512. Тельманова Е.Д. Активизация познавательной деятельности студентов в процессе моделирования электродинамических систем. Автореф. дис. ... канд. пед. наук. Екатеринбург, 2007. 25 с.
513. Румбешта Е.А. Моделирование системы физического эксперимента как средства подготовки учащихся по физике в основной школе. Дис д-ра пед. наук. М., 2005. 372 с.
514. Погонышева Д.А. Личностно-профессиональное развитие будущих специалистов на основе моделирования // Сибирский педагогический журнал. 2009. № 11. С. 89-97.
515. Вишневский П.Н. Метод моделирования проблемных ситуаций // Высшее образование в России. 2017. № 12 (218). С. 71-77.
516. Компьютерное зрение: технологии, рынок, перспективы. URL: tadviser.ru/ п^ех.р11р/С'татья:Компьютерное_зрение:_технологии,_рынок,_перспективы (дата обращения 15.09.2021).
517. Computer Vision Market Research Report — Forecast till 2023. URL: https://www.marketresearchfuture.com/reports/computer-vision-market-5496 (дата обращения 15.09.2021).
518. Jeff Salton BrainPort for the visually impaired — ‘seeing’ with the tongue. 2009. URL: https://newatlas.com/brainport-sight-device/12551/ (дата обращения 21.09.2021).
519. Kornelik Секреты и особенности технологии звукового зрения от vOICe vision. 2020. URL: https://integral-russia.ru/2020/10/26/ sekrety-i-osobennosti-tehnologii-zvukovogo-zreniya-ot-voice-vision/ (дата обращения 21.09.2021),
520. Шарафиев И. Умные жилеты помогут слепым ориентироваться в пространстве. 2020. URL: https://hightech.fm/2020/07/31/low-vision-wearable (дата обращения 23.09.2021).
521. Murata M., Ahmetovic D., Sato D., Takagi H., Kitani K.M., Asakawa Ch. Smartphonebased localization for blind navigation in building-scale indoor environments // Pervasive and Mobile Computing. 2019. Vol. 57. Pp. 14-32.
522. Hampali Sh., Rad M., Oberweger M., Lepetit V. HOnnotate: A method for 3D Annotation of Hand and Object Poses // Computer vision foundation. IEEE Xplore. 2020. Pp. 3196-3206.
523. Peng H., Song G., You J., Zhang Y., Lian J. An Indoor Navigation Service Robot System Based on Vibration Tactile Feedback // Int J of Soc Robotics. 2017. Pp. 331-341.
524. Baldi T.L., Scheggi S., Aggravi M., Prattichizzo D. Haptic Guidance in Dynamic Environments Using Optimal Reciprocal Collision Avoidance // IEEE Robotics and Automation Letters. 2018. Vol. 3. Pp. 265-272.
525. Sato D., Oh U., Naito K., Takagi H., Kitan K., Asakawa Ch. NavCog3: An Evaluation of a Smartphone-Based Blind Indoor Navigation Assistant with Semantic Features in a Large-Scale Environment // Navigation & Safety. 2017. Pp. 270-279.
526. Lee D.C., Gupta A., Hebert M., Kanade T. Estimating Spatial Layout of Rooms using Volumetric Reasoning about Objects and Surfaces. 2010. Pp. 1-9.
527. Cruz Marques J.M. 3D Photo Mapper // Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. 2021. Pp. 1-117.
528. Zhang F., Zhu X., Dai H., Ye M., Zhu C. Distribution-Aware Coordinate Representation for Human Pose Estimation // Computer vision foundation, IEEE Xplore. 2020. Pp. 7093-7102.
529. Sun K., Xiao B., Liu D., Wang J. Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation // Computer vision foundation. IEEE Xplore. 2019. Pp. 56935703.
530. Романов А.М. Обзор аппаратно-программного обеспечения систем управления роботов различного масштаба и назначения. Ч. 3. Экстремальная робототехника // Российский технологический журнал. 2020. Т. 8, № 3 (35). С. 14-32.
531. Delmerico J., Mintchev S., Giusti A., Gromov B., Melo K., Horvat T., Cadena C., Hutter M., Ijspeert A., Floreano D., Gambardella L., Siegwart R., Scaramuzza D. The current state and future outlook of rescue robotics // Wiley Periodicals. 2019. Pp. 1-21.
532. Lopota A.V., Spassky B.A. Mobile ground-based robot systems for professional use // Saint-Petersburg, Robotics and technical cybernetics. 2020. Pp. 5-17.
533. Perera K.N.M., Liyanage D.L.F.M., Asanka P.V.K., Rajapaksha D.N., Amarasing-he Y.W.R., Gopura R.A.R.C., Nanayakkara S.A. Design of a Track-Leg Hybrid Locomotive Mobile Robot // 20th International Conference on Control, Automation and Systems. 2020. Pp. 274-279.
534. Робототехнические комплексы (РТК): основные модели, описание и ТТХ // Fire-man.Club. URL: https://fireman.club/statyi-polzovateley/ robototehnicheskie-kompleksyi-mchs-osnovnyie-modeli-opisanie-i-tth/ (дата обращения 12.09.2021).
535. Продукция СКТБ ПР. Робототехнические комплексы и системы / Специальное конструкторско-технологическое бюро прикладной робототехники. URL: http://sktbpr.ru/content/produkciya-sktb-pr (дата обращения 29.10.2021)
536. Капитан. Малогабаритный робототехнический комплекс (МРК) / ЦНИИ РТК. URL: https://rtc.ru/solution/kapitan/ (дата обращения 29.10.2021).
537. The Taurob Inspector / Taurob. URL: https://taurob.com/taurob-inspector/ (дата обращения 29.10.2021).
538. Berns K., Nezhadfard A., Tosa M., Balta H., De Cubber G. Unmanned Ground Robots for Rescue Tasks. Research Gate // Search and Rescue Robotics — From Theory to Practice. 2017. Pp. 54-76.
539. Freda L., Gianni M., Pirri F., Gawel A., Dube R., Siegwart R., Cadena C. 3D multirobot patrolling with a two-level coordination strategy // Autonomous Robots. 2019. Pp. 1747-1779.
540. Cardona G.A., Calderon J.M. Robot Swarm Navigation and Victim Detection Using Rendezvous Consensus in Search and Rescue Operations // Applied Sciences. 2019. Vol. 9 (8). Pp. 1-23. DOI: https://doi.org/10.3390/app9081702
541. Arnold R.D., Yamaguchi H., Tanaka T. Search and rescue with autonomous flying robots through behavior-based cooperative intelligence // Journal of International Humanitarian Action. 2018. Vol. 3 (1). Pp. 3-18. DOI: https://doi.org/10.1186/ s41018-018-0045-4
542. Shakhatreh H., Sawalmeh A.H., Al-Fuqaha A., Dou Z., Almaita E., Khalil I., Othman N.S., Khreishah A., Guizani M. Unmanned aerial vehicles (uavs): A survey on civil applications and key research challenges // IEEE Access. 2019. Vol. 7. Pp. 4857248634.
543. Grogan S., Pellerin R., Gamache M. The use of unmanned aerial vehicles and drones in search and rescue operations // A survey, Proc. Prolog. 2018. Pp. 1-13.
544. Surmann H., Worst R., Buschmann T., Leinweber A., Schmitz A., Senkowski G., Goddemeier N. Integration of UAVs in urban search and rescue missions // Proc. IEEE Int. Symp. Saf., Secur., Rescue Robot. (SSRR). Sep. 2019. Pp. 203-209.
545. Huangy C.-H., Yang S.-Y., Huang W.-T., Wu P.-R. An Edge AI based Robot System for Search and Rescue Applications // IEEE International Conference on Omni-Layer Intelligent Systems. 2021. Pp. 1-6.
546. Chatziparaschis D., Lagoudakis M. G., Partsinevelos P. Aerial and Ground Robot Collaboration for Autonomous Mapping in Search and Rescue Missions // Drones. 2020. Pp. 1-24.
547. Yang Q., Parasuraman R. Needs-driven Heterogeneous Multi-Robot Cooperation in Rescue Missions // IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics. 2020. Pp. 252-259.
548. Ding Y., Xin B., Chen J. A Review of Recent Advances in Coordination Between Unmanned Aerial and Ground Vehicles // Unmanned Systems. 201. Vol. 9, no. 2. Pp. 97117.
549. Queralta J.P., Taipalmaa J., Pullinen B.C., Sarker V.K., Gia T.N., Tenhunen H., Gab-bouj M., Raitoharju J., Westerlund T. Collaborative Multi-Robot Search and Rescue: Planning, Coordination, Perception and Active Vision // IEEE Access. 2020. Pp. 191617-191643.
550. Drew D.S. Multi-Agent Systems for Search and Rescue Applications. Defense, Military, and Surveillance Robotics, 2021. Pp. 189-200.
551. Sung Y. Multi-robot coordination for hazardous environmental monitoring, Ph.D. dissertation, Dept. Elect. Eng., Virginia Polytech. Inst. State Univ., Virginia Tech, Blacksburg, VA, USA, 2019. Pp. 1-143.
552. ГОСТ Р 53429-2009. Платы печатные. Основные параметры конструкции.
553. Бегер Е. Деформация печатных плат: как их предотвратить на этапе конструирования // Печатный монтаж. 2009ю № 1.
554. Ronen A. Predicting Deformation and Strain Behavior in Circuit Board Bend Testing // Army Research Laboratory. 2012.
555. Mordvintsev A., Abid K. OpenCV-Python Tutorials Documentation Release. 2017.
556. Shaitura S.V., Minitaeva A.M., Ordov K.V., Gospodinov S.G., Chulkov V.O. Review of distance learning solutions used during the Covid-19 crisis // Advances in Social Science, Education and Humanities Research. 2020. Pp. 1-9.
557. Shaitura S.V., Ordov K.V., Minitaeva A.M. Digital learning methods for the digital economy — In: 1st International Scientific and Practical Conference on Digital Economy (ISCDE 2019) // Proceedings of the International Scientific and Practical Conference. Advances in Economics, Business and Management Research. 2019. Pp. 606611.
558. Shaitura S.V., Ordov K.V., Pigoreva O.V., Kosterina I.V., Zyukin D.A., Gerasimova V.G. Problems of distance education // Revista Inclusiones. 2020. Vol. 7, no. 4-1. Pp. 24-38.
559. Shaytura S.V., Ordov K.V., Minitaeva A.M. Digital learning methods for the digital economy // Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Digital Economy (ISCDE 2019). Yekaterinburg. Pp. 606-611. DOI: https://doi.org/ 10.2991/iscde-19.2019.117
560. Rayala V., Kalli S.R. Big data clustering using improvised Fuzzy C-Means clustering // Revue d'Intelligence Artificielle. 2020. Vol. 34, no. 6. Pp. 701-708. DOI: https://doi.org/ 10.18280/ria.340604
561. Shaitura S.V., Feoktistova F.M., Minitaeva A.M., Olenev L.A., Chulkov V.O., Ko-zhaev Y.P. Spatial geomarketing powered by big data // Revista Turismo Estudos & Praticas. 2020. No. 5. P. 13.
562. Pashentsev A.V., Vedishchev V.V. Applying Big Data and Machine Learning Approach to Identify Noised Data. 2nd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). 2020. Pp. 384-387. DOI: https://doi.org/10.1109/SUMMA50634.2020.9280585
563. Golub M.A., Parchomovsky M. Design and Experiments with Static Computergenerated Fourier Holograms of Colored 3D objects // Digital Holography and ThreeDimensional Imaging, 2019. OSA Technical Digest (Optical Society of America, 2019). Paper Tu4A.1.
564. Tsvetkov V.Ya., Shaytura S.V., Sultaeva N.L. Digital Enterprise Management in Cyberspace // Proc. of the 2nd International Scientific and Practical Conference “Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth” (MTDE 2020). Yekaterinburg. Pp. 361-365. DOI: https://doi.org/ 10.2991/aebmr.k.200502.059