• Главная
  • Каталог
  • Методология создания и эксплуатации технических объектов и их систем управления
Скачать прайс-лист
Читать онлайн

Методология создания и эксплуатации технических объектов и их систем управления

Автор:
эксплуатации технических объектов качество функционирования управляемых технических объектов многокритериальная оптимизация моделирование прогнозирование
Монография Информационные технологии
Бумажная
Электронная
  • Формат: 70x100/16
  • Переплёт: мягкий
  • Год издания: 2024 г.
  • Объём: 352 стр.
  • Объём: 28.60 п.л.
  • Номер издания: 1
  • Вес: 569 г.
  • ISBN: 978-5-7038-6355-8
  • Формат: PDF
  • Объём: 352 стр.
  • Год издания: 2024 г.
  • Номер издания: 1
  • ISBN: 978-5-7038-6355-8

О книге

Рассмотрена фундаментальная научная проблема установления причинноследственных связей в сложной иерархической системе в рамках жизненного цикла, в том числе определение связей между проектными и эксплуатационными решениями и повышением технического уровня, эффективности и качества функционирования управляемых технических объектов.
Приведены результаты разработки общих теоретических методов многокритериальной оптимизации, моделирования и прогнозирования, применяемых для создания и эксплуатации систем, как задач управления, в том числе представлены постановка и решение задачи исследований фронта Парето как объекта многокритериальной оптимизации и управления. Рассмотрены результаты разработки новых стратегий организации моделирования для решения фундаментальной и научно-прикладной проблем исследований в рамках создания систем, в частности, формирование критериев качества моделирования, повышение эффективности вычислительных экспериментов, решение проблем адекватности. Предложена новая трактовка метода аналогий для решения задач моделирования и создания на ее основе конкретных методов исследований. Приведены результаты развития и практического применения разработанной общей методологии для решения фундаментальной и научно-прикладной проблем в рамках создания и эксплуатации систем, в том числе представлены аналитические методы и вычислительные алгоритмы оценки состояния, надежности и определения повреждения технических систем. Представлены результаты численных расчетов по разработанным методам и алгоритмам для многочисленных сквозных примеров.
Для широкого круга специалистов в области системного анализа, жизненного цикла изделий, многокритериальной оптимизации, моделирования, интеллектуального анализа данных.
Список литературы
  1. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 400 с.
  2. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач: учеб. пособие для вузов. М.: Наука, 1988. 552 с.
  3. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения. М.: Советское радио, 1972. 192 с.
  4. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М.: Изд-во МГУ, 1983. 264 с.
  5. Морозов К.Е. Математическое моделирование в научном познании. М.: Мысль. 1969, 212 с.
  6. Новик И.Б. О моделировании сложных систем. М.: Мысль, 1965. 335 с.
  7. Седов Л.И. Методы подобия и размерности в механике. М.: Наука, 1987. 432 с.
  8. Хемминг Р.В. Численные методы для научных работников и инженеров. М.: Наука, 1972. 400 с.
  9. Хорафас Д.Н. Системы и моделирование. М.: Мир, 1967. 420 с
  10. Чавчанидзе В.В., Гельман О.Я. Моделирование в науке и технике. М.: Знание, 1966. 32 с.
  11. Гилл Ф., Мюррей У., Райт М. Практическая оптимизация. М.: Мир, 1985. 509 с.
  12. Демьянов В.Ф., Рубинов А.М. Приближенные методы решения экстремальных задач. Л.: ЛГУ, 1968. 181 с.
  13. Жиглявский А.А., Жилинкас А.Г. Методы поиска глобального экстремума. М.: Наука, Физматлит, 1991. 248 с.
  14. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Физматлит, 2004. 264 с.
  15. Кини Р.Л., Райфа Х. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и связь, 1981. 560 с.
  16. Многокритериальная оптимизация: Математические аспекты / Б.А. Березовский [и др.]. М.: Наука, 1989. 128 с.
  17. Моисеев Н.Н., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. М.: Наука, 1978. 352 с.
  18. Растригин Л.А. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974. 632 с.
  19. Растригин Л.А. Статистические методы поиска. М.: Наука, 1968. 376 с.
  20. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. 535 с.
  21. Численные методы условной оптимизации / под ред. Ф. Гилла, У. Мюррея. М.: Мир, 1977. 590 с.
  22. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений. М.: Изд. МГУ им. М.В. Ломоносова, 2008. 197 с.
  23. Соболь И.М., Статников Р.Б. Выбор оптимальных параметров в задачах со многими критериями. М.: Дрофа, 2006. 175 с.
  24. Воронов Е.М. Методы оптимизации управления многообъектными многокритериальными системами на основе стабильно-эффективных игровых решений. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 576 с.
  25. Ногин В.Д. Проблема сужения множества Парето: подходы к решению // Искусственный интеллект и принятие решений. 2008. № 1. С. 98–112.
  26. Ногин В.Д. Принятие решений при многих критериях. СПб: Изд-во Ютас, 2007. 104 с.
  27. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007. 64 с.
  28. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. СПб.: Изд-во БХВПетербург, 2005. 416 с.
  29. Романова И.К. Программный комплекс «Многокритериальная оптимизация систем управления». Свидетельство о государственной регистрации № 2012610400 Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентным и товарным знакам от 10.01.2012 г.
  30. Романова И.К. Методы теории оптимального управления в проектировании технических систем. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. 152 c.
  31. Стабилизация, наведение, групповое управление и системное моделирование беспилотных летательных аппаратов. Современные подходы и методы: монография: в 2 т. / Б.В. Обносов [и др.]. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2018.
  32. Толстых С.С., Подольский В.Е., Бучнева В.В. Современное состояние теории сложности и возможности ее применения в сфере телекоммуникаций. Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2008. 46 с.
  33. Николис Г., Пригожин И. Познание сложного. М.: Мир, 1990. 343 с.
  34. Черноруцкий И.Г. Методы оптимизации в теории управления. СПб.: Питер, 2004. 272 с.
  35. Солодовников В.В. Принцип сложности в теории управления: О проектировании оптимальных систем и проблеме корректности / В.В. Солодовников, В.Ф. Бирюков, В.И. Тумаркин. М.: Наука, 1977. 344 с.
  36. Солодовников В.В., Тумаркин В.И. Теория сложности и проектирование систем управления. М.: Наука, 1990. 168 с.
  37. Технологии анализа данных: Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / А.А. Барсегян [и др.]. СПб.: БХВ-Петербург, 2007. 383 с.
  38. Грас Дж. Data Science. Наука о данных с нуля. СПб.: БХВ-Петербург, 2017. 336 с.
  39. Каляев И., Заборовский В. Искусственный интеллект: от метафоры к техническим решениям // Control Engineering Россия. 2019. № 5. С. 26–31.
  40. Мусаев А.А. Интеллектуальный анализ данных: учеб. пособие. СПб.: СПб ГТИ (ТУ), 2018. 56 с
  41. Остроух А.В., Суркова Н.Е. Интеллектуальные информационные системы и технологии: монография. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. 370 с.
  42. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. 1408 с.
  43. Romanova I.K. Applying Intelligent Data Analysis Technologies for Detecting Damages to UAVs // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2383. P. 030004-1–030004-8. http://dx.doi.org/10.1063/5.0074541
  44. Чубукова И.А. Data Mining. М.: НОУ «ИНТУИТ», 2016. 471 с
  45. Тарасов В.Б., Федотова А.В., Черепанов Н.В. Онтологии жизненного цикла сложной технической системы // V Международная научно-техническая конференция «Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем» (20–22 февраля 2014 г.). Минск: OSTIS, 2014. С. 471–482.
  46. Романова И.К. Методология применения интеллектуального анализа данных в технических приложениях // Технологии разработки и отладки сложных технических систем. Сборник трудов V Всероссийской научнопрактической конференции. М., 2018. С. 124–133.
  47. Романова И.К. Повышение эффективности вычислительных экспериментов при моделировании движения летательных аппаратов // Наука и Образование. 2017. № 7. С. 158–188.
  48. The Manager’s Guide to Solving the Big Data Conundrum // The Math Works. 2016. 201693067v00_UK_Big_Data_Beyond_Excel_Whitepaper_ A4/2016. URL: https://www.mathworks.com/campaigns/products/offer/big-datafor-managers.html (дата обращения 02.04.2022).
  49. Федоров А.Г., Елманова Н. Введение в OLAP-технологии. М.: ДиалогМИФИ, 2002. 268 с.
  50. Mateen M., Chaudhary L. Reduce. The Wastage of Data during Movement in Data Warehouse // International Journal of Computer Applications (0975– 8887). 2016. Vol. 152. No. 8. Pр. 20–24.
  51. Subrahmanyam P. High-Fidelity Aerothermal Engineering Analysis for Planetary Probes Using DOTNET Framework and OLAP Cubes Database // Hindawi Publishing Corporation International Journal of Aerospace Engineering. 2009. Vol. 2. Article ID 326102. 21 p.
  52. Проектирование кубов данных. URL: https://intuit.ru/studies/ courses/599/455/lecture/10190 (дата обращения 22.05.2022).
  53. Многомерные кубы. URL: https://equuleusbook.xyz/books/microsoftolap-solutions OLAP_Microsoft.pdf (дата обращения 09.01.2024).
  54. Data Cube-Matlab Interface. User Manual. https://archive.org/details/ manualzilla-id-5879098 (дата обращения 09.01.2024).
  55. Многомерный анализ данных методами прикладной статистики: учеб. пособие / С.С. Барковский [и др.]. Казань: Изд. КГТУ, 2010. 126 с.
  56. Романова И.К., Соловьев В.С. Параметрические исследования динамики некоторых видов деформированных тел. Ч. 2 // Вопросы оборонной техники. Сер. 16. Технические средства противодействия терроризму. 2016. № 7–8. С. 82–89.
  57. Романова И.К. Современные методы визуализации многомерных данных: анализ, классификация, реализация, приложения в технических системах // Наука и Образование. 2016. № 3. С. 133–167.
  58. Романова И.К. Сравнительный анализ и модификации методов визуализации в параметрических исследованиях систем управления // Наука и Образование. 2017. № 1. С. 50–76.
  59. Романова И.К. Основные подходы к выбору состава материала путем многокритериальной оптимизации // Все материалы. Энциклопедический Справочник. 2017. № 7. С. 14–18.
  60. Малышева Г.В., Романова И.К. Оптимизация выбора параметров, характеризующих состояние объекта, при решении задач надежности // Ремонт, Восстановление, Модернизация. 2015. № 6. С. 33–38.
  61. Romanova I.K., Mei Yingfei. Modern Methods for Solving Unmanned Navigation Problems in Unknown Environments // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2383. P. 030007-1-030007-10. http://doi.org/10.1063/5.0074545
  62. Romanova I.K. Development of a New Concept of Modeling Systems Based on the Application and Development of Modern Information Technologies // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2383. P. 030001-1-030001-9. http://doi. org/10.1063/5.0074539
  63. Национальная стратегия развития искусственного интеллекта на период до 2030 года. URL: https://ai.gov.ru/strategy/n-strategiya-ii/ (дата обращения 09.01.2024).
  64. Романова И.К. Применение аналитических методов к исследованию Парето-оптимальных систем управления // Наука и образование. 2014. № 4. С. 238–266.
  65. Березкин В.Е., Каменев Г.К., Лотов А.В. Гибридные адаптивные методы аппроксимации невыпуклой многомерной паретовой границы // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2006. Т. 46. С. 2009–2023.
  66. Березкин В.Е., Каменев Г.К. Аппроксимация границы Парето двухфазным адаптивным методом с глобальной оптимизацией // Труды VI Московской международной конференции по исследованию операций. М.: Изд-во МГУ, 2010. C. 176–178.
  67. Каменев Г.К. Оптимальные адаптивные методы полиэдральной аппроксимации выпуклых тел. М.: Изд-во ВЦ РАН, 2007. 226 с.
  68. Kurasova O., Petkus T., Filatovas E. Visualization of Pareto Front Points when Solving Multi-objective Optimization Problems // Information Technology аnd Control. 2013. Vol. 42. No. 4. Pр. 353–361.
  69. Ногин В.Д. Логическое обоснование принципа Эджворта — Парето // Журнал вычислительной математики и математической физики. 2002. Т. 42. № 7. С. 950–956.
  70. Ogryczak W., Lahoda S. Aspiration/Reservation-based decision Supporta step beyond goal programming // Journal of the Multi-Criteria Decision Analysis. 1992. No. 1. Pр. 101–117.
  71. Ringuest J.L., Downing C.E. Multiobjective linear programming with context-dependent preferences // The Journal of the Operational Research Society. 1997. Vol. 48. No. 7. Pр. 714–725.
  72. Bouchanan J.T. A naive approach for solving MCDM problems: the GUESS Method // Journal of the Operational Research Society. 1997. Vol. 48. No. 2. Pр. 202–206.
  73. Branke J., Deb K., Miettinen K., Slowiński R. Multiobjective optimization. Interactive and Evolutionary Approaches. Lecture Notes in Computer Science. Springer, Berlin, Heidelberg, New York, 2008. 490 p.
  74. Pardalos P.M., Steponavičė I., Žilinskas A. Pareto set approximation by the method of adjustable weights and successive lexicographic goal programming // Optimization Letters. 2012. Vol. 6. No. 4. Pр. 665–678.
  75. Deb K., Agrawal S., Pratap A., Meyarivan T. A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-II // In: Proceedings of the 6 th International Conference on Parallel Problem Solving from Nature. London: Springer-Verlag, 2000. Pр. 849–858.
  76. Miettinen K., Makela M.M. Interactive Bundle-based Method for Nondifferentiable Multiobjective Optimization: NIMBUS // Optimization: A Journal of Mathematical Programming and Operations Research. 1995. Vol. 34. No. 3. Pр. 231–246.
  77. Haanpaa T. Approximation Method for Computationally Expensive Nonconvex Multiobjective Optimization Problems. Jyvaskyla: Jyvaskyla University Printing House, 2012. 188 p.
  78. Бесекерский В.А., Попов Е.П. Теория систем автоматического управления. СПб.: Профессия, 2003. 752 с.
  79. George M. Siouris. Missile Guidance and Control Systems. New York: Springer, 2003. 681 p.
  80. Paul B. Jackson. Overview of Missile Flight Control Systems // Johns Hopkins APL Technical Digest. 2010. Vol. 29. Nо. 1. Pр. 9–24.
  81. Дорф Р., Бишоп Р. Современные системы управления. М.: Лаборатория Базовых Знаний, 2004. 832 с.
  82. Тягунов О.А. Выбор показателей качества при многокритериальной настройке параметров систем управления // Мехатроника, автоматизация, управление. 2008. № 4. С. 12–16.
  83. Проектирование зенитных управляемых ракет / под ред. И.С. Голубева, В.Г. Светлова. М.: Изд-во МАИ, 2001. 732 с.
  84. Алипрантис К., Браун Д., Беркеншо О. Существование и оптимальность конкурентного равновесия. М.: Мир, 1995. 384 с.
  85. Ногин В.Д., Прасолов А.В. Многокритериальная оценка оптимальной величины импортной пошлины // Труды ин-та Системного Анализа РАН. 2013. Т. 63. Вып. 2. С. 34–44.
  86. Романова И.К. Управление сложными техническими объектами. Ч. 3. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2010. 80 с.
  87. Романова И.К. Постановка задачи управления фронтом Парето и ее решение в анализе и синтезе оптимальных систем // Наука и Образование. 2015. № 8. С. 140–170.
  88. Романова И.К. Об одном подходе к определению весовых коэффициентов метода пространства состояний // Наука и Образование. 2015. № 4. С. 105–129.
  89. Luke S. Essentials of Metaheuristics. A Set of Undergraduate Lecture Notes. Second Edition. Online Version 2.1. URL: https://www.cs.put.poznan. pl/mkomosinski/lectures/optimization/extras/Essentials.pdf (дата обращения 09.01.2024).
  90. Borodulin A.S., Malysheva G.V., Romanova I.K. Optimization of rheological properties of binders used in vacuum assisted resin transfer molding of fiberglass // Polymer Science. Series D. 2015. Vol. 8. No. 4. Pp. 300–303.
  91. Engwerda J. LQ Dynamic Optimization and Differential Games. England. Chichester.Tilburg University: The Netherlands John Wiley & Sons Ltd, 2005. 511 p.
  92. Eskelinen P., Miettinen K. Trade-off analysis approach for interactive nonlinear Multiobjective optimization // OR Spectrum. 2012. No. 34. Pр. 803–816.
  93. Miettinen K., Ruiz F., Wierzbicki A.P. Introduction to Multiobjective optimization: Interactive approaches // In J. Branke, K. Deb, K. Miettinen, R. Slowin´ski, eds. Multiobjective Optimization: Interactive and Evolutionary Approaches. Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2008. Pр. 27–57.
  94. Hendriks M., Geilen M., Basten T. Pareto Analysis with Uncertainty. URL: https://assets.w3.tue.nl/w/fileadmin/content/Research/3_Research_Groups/ Electronic%20Systems/Reports/esr-2011-01.pdf (дата обращения 23.05.2022).
  95. Samadi M., Barootiha A., Rahmani M., Taherkhani A. Pareto Optimal Robust Feedback Linearization Control of a Nonlinear System with Parametric Uncertainties // Journal of Basic and Applied Scientific Research. 2013. No. 19. Pр. 91–95.
  96. Abbaszadeh M., Horacio J. Marquez. Robust Nonlinear L2 Filtering of Uncertain Lipschitz Systems via Pareto Optimization. URL: http://www.scirp.org/ journal/PaperInformation.aspx?PaperID=3301 (дата обращения 23.05.2022).
  97. Методы адаптивного и робастного управления нелинейными объектами в приборостроении: учебное пособие для высших учебных заведений / А.А. Бобцов [и др.]. СПб.: НИУ ИТМО, 2013. 277 c.
  98. Calandra R., Peters J., Deisenrothy M.P. Pareto Front Modeling for Sensitivity Analysis in Multi-Objective Bayesian Optimization. URL: https://www. doc.ic.ac.uk/~mpd37/publications/Calandra2014-nips-ws.pdf (дата обращения 09.01.2024).
  99. Castillo F., Kordon A., Smits G. Robust Pareto Front Genetic Programming Parameter Selection Based on Design of Experiments and Industrial Data. URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/1143997.1144264 (дата обращения 23.05.2022).
  100. Kumar A., Vladimirsky A. An efficient method for Multiobjective optimal control and optimal control subject to integral constraints // Journal of Computational Mathematics. 2010. Vol. 28. No. 4. Pр. 517–551.
  101. Заргарян Ю.А., Косенко О.В., Васильев И.А. Численный метод нахождения Парето-оптимального решения в условиях неполноты исходных данных // Известия ЮФУ. Технические науки. Раздел IV. Методы искусственного интеллекта. 2013. Вып. 2. С. 137–144.
  102. Reddy P.V., Engwerda J.C. Necessary and Sufficient Conditions for Pareto Optimality in Infinite Horizon Cooperative Differential Games // IEEE Transactions on Automatic Control. 2014. Vol. 59. No. 9. P. 2536-2543. DOI: 10.1109/TAC.2014.2305933
  103. Hartikainen M., Miettinen K., Wiecek M.M. PAINT: Pareto front interpolation for nonlinear Multiobjective optimization // Computational Optimization and Applications. 2012. Vol. 52, is.3. P. 845-867. DOI: 10.1007/ s10589-011-9441-z
  104. Azhmyakov V., Gil Garcнa A.E. On Optimization Techniques for a Class of Hybrid Mechanical Systems // In: ed. by M. Altinay. Applications of Nonlinear Control, 2012. Pр. 147–162. DOI: 10.5772/36077
  105. Moen H.J.F., Hovland H. Spanning the Pareto Front of a Counter Radar Detection Problem // GECCO’11 (July 12–16, 2011, Dublin, Ireland). Dublin, 2011, 7 p.
  106. Пьянков А.А. Методический подход к многокритериальной оценке вариантов развития базовых и критических технологий // Материалы Восьмой Всероссийской научно-практической конференции «Перспективные системы и задачи управления». Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ, 2013. С. 44–50.
  107. Семенова А.В., Чирков Д.В., Лютов А.Е. Целевые функционалы приоптимизации рабочего колеса поворотно-лопастной гидротурбины // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. 2014. № 3. C. 97–106.
  108. Advances in Dynamic Games. Theory, Applications, and Numerical Methods for Differential and Stochastic Games / ed. by M. Breton, K. Szajowski. Springer Science+Business Media, LLC, 2011. 612 p. DOI: 10.1007/978-0-8176-8089-3
  109. Mukaidani H., Xu H. Pareto Optimal Strаtеgу for Stochastic Weakly Coupled Large Scale Systems with State Dependent System Noise // IEEE Transactions оn Аuтоматiс Control. 2009. Vol. 54. Nо. 9. Pр. 2244–2250.
  110. Bonnel H., Ngoc Sang Pham. Nonsmooth Optimization Over the (Weakly or Properly) Pareto Set of a Linear-Quadratic Multi-Objective Control Problem: Explicit Optimality Conditions // Journal of Industrial and Management Optimization. 2011. Vol. 7. No. 4. Pр. 789–809. DOI: 10.3934/jimo.2011.7.789
  111. Lin W. Differential Games for Multi-Agent Systems under Distributed Information: Ph.D. diss. University of Central Florida, 2013. 127 p.
  112. Nalakath R., Nandakumar M.P. Determination of Compromise Solutions for Linear Steady State Regulator with Vector Valued Performance Index // International Journal of Scientific and Research Publications. 2013. Vol. 3. Iss. 11. Pр. 1–5.
  113. Черноруцкий И.Г. Петербургская научная школа жесткой оптимизации (история и обзор основных научных результатов) // Научно-технические ведомости. Информатика. Телекоммуникации. Управление. 2013. № 5. С. 29–38.
  114. Bonnel H. Post-Pareto Analysis For Multiobjective Parabolic Control Systems // Annals of the Academy of Romanian Scientists: Series on Mathematics and its Applications. 2013. Vol. 5. No. 1–2. Pр. 13–34.
  115. Карпенко А.П. Современные алгоритмы поисковой оптимизации. Алгоритмы, вдохновленные природой: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2014. 446 с.
  116. Romanova I.K. Multi-objective optimization of dynamic systems and problem of the Pareto front control // AIP Conference Proceeding. XLIII Academic Space Conference: Dedicated to the Memory of Academician S.P. Korolev and Other Outstanding Russian Scientists — Pioneers of Space Exploration. 2019. Vol. 2171. P. 110016–110016-9. http://dx.doi.org/10.1063/1.5133250
  117. Романова И.К. Современные методы редукции нелинейных систем и их применение для формирования моделей движущихся объектов // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Машиностроение». 2012. Спец. выпуск «Специальная робототехника и мехатроника». С. 122–133.
  118. Moore B. Principal Component Analysis in Linear Systems: Controllability, Observability, and Model Reduction // IEEE Transactions on Automatic Control. 1981. Vol. 26. No. 1. Pр. 17–32.
  119. Scherpen J. Balancing for Nonlinear Systems.Systems & Control Letters. North-Holland. 1993. Vol. 21. Iss. 2. Pр. 143–153.
  120. Krener A. The Important State Coordinates of a Nonlinear System // In: C. Bonivento, L. Marconi, C. Rossi, A. Isidori, eds. Advances in Control Theory and Applications. Lecture Notes in Control and Information Sciences. Vol. 353. Berlin: Springer, Heidelberg, 2007. Pр. 161–170.
  121. Newman A.J., Krishnaprasad P.S. Computing balanced realizations for nonlinear systems, 2000. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/ Computing-Balanced-Realizations-for-Nonlinear-Newman-shnaprasad/ 3911c14 dcb7e1d89fe31e45c9ef2666189076690 Krishnaprasad/ 3911c14dcb7e1d89fe31e45c 9ef2666189076690 (дата обращения 11.01.2024).
  122. Bouvrie J., Boumediene H. Balanced Reduction of Nonlinear Control Systems in Reproducing Kernel Hilbert Space. http://dx.doi.org/10.1109/ ALLERTON.2010.5706920
  123. Романова И.К. Математические модели управляемого движения летательных аппаратов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. 116 с.
  124. Романова И.К. Теоретические основы проектирования систем управления. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2015. 124 с.
  125. Романова И.К. Методы синтеза системы управления летательными аппаратами. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. 156 с.
  126. Романова И.К. Формирование упрощенных нелинейных моделей для задач исследования движения тел сложной формы // Наука и образование. 2013. № 10. С. 581.
  127. Романова И.К., Соловьев В.С. Исследование особенностей аэродинамики искривленных тел // Наука и Образование. 2012. № 11. С. 1–39.
  128. Романова И.К. Проблема устойчивости в теории и практике формирования моделей динамических систем // Инженерный журнал: Наука и Инновации. 2013. № 8. C. 1–12.
  129. Kokotovic P.V. Singular Perturbation and Order Reduction in Control Theory — An Overview // Automatica. Pergamon Press. 1976. Vol. 12. Pр. 123–132.
  130. Litz L., Roth H. State decomposition for singular perturbation order reduction-A modal approach // International Journal of Control. 1981. Iss. XXVI. Vol. 34. No. 5. Pр. 937–945. DOI: 10.1080/00207178108922571
  131. Pernebo L., Silverman L. Model reduction via balanced state space representations // IEEE Transactions on Automatic Control. 1996. No. 27. Pр. 1466– 1477.
  132. Zhou K., Salomon G., Wu E. Balanced realization and model reduction for unstable systems // International Journal оf Robust аnd Nonlinear Control. 1999. No. 9. Pр. 183–198.
  133. Gugercin S., Antoulas A.C. Survey of model reduction by balanced truncation and some new results // International Journal of Control. 2004. No. 77. Pр. 748–766.
  134. Varga A. Coprime factors model reduction based on accuracy enhancing techniques // Systems Analysis Modelling Simulation. 1993. No. 11. Pр. 303–311.
  135. 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. Vol. 2195. Pр. 020078-1–020078-9. http://doi.org/10.1063/1.5140178
  136. Bartczuk Ł., Przybył A., Cpałka K. A new approach to nonlinear modelling of dynamic systems based on fuzzy rules // International Journal of Applied Mathematics and Computer Science. 2016. Vol. 26. No. 3. Pр. 603–621.
  137. Belikova J., Kaldma A., Kottac U. Global linearization approach to nonlinear control systems: a brief tutorial overview // Proceedings of the Estonian Academy of Sciences. 2017. Vol. 66. No. 3. Pр. 243–263.
  138. 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. 2018. Vol. 66. No. 5. Рр. 645–653.
  139. 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. Nо. 2. Pр. 148–162.
  140. Cpałka K. Case Study: Interpretability of Fuzzy Systems Applied to Nonlinear Modelling and Control // InStudies in ComputationalIntelligence book series (SCI,volume 684) 2017. Pр. 131–162. https://link.springer.com/chapt er/10.1007/978-3-319-52881-6_7
  141. Chikhaoui T. Benouaz, Ghouali N. Stability Analysis of the Steady Complicate State at Origin of the Ratio-Dependent Model Extinction Case // International Journal of Nonlinear Science. 2014. 17. No. 1. Pр. 47–56.
  142. Tsalik R., Shima T. Optimal Guidance around Circular Trajectories for Impact-Angle // Interception Journal of Guidance, Control, and Dynamics. 2016. Vol. 39. No. 6. Pр. 1278–1291.
  143. Bartczu Ł., Dziwiński P., Red’ko V.G. Non-linear Correction Modelling of Dynamic Objects with Genetic Programming // International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing ICAISC. 2015. Pр. 318–329.
  144. Kanti P., Farhana D., Syed A., Imtiazb A.M., Hossainc E. Nonlinearity and solution techniques in reservoir simulation: A review // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2017. Vol. 46. Pр. 845–864. https://doi.org/10.1016/j. jngse.2017.07.031
  145. Qi J., Huang W., Sun K., Kang W. Optimal Placement of Dynamic Var Sources by Using Empirical Controllability Covariance // IEEE Transactions on Power Systems. 2017.Vol. 32. Iss. 1. Pр. 240–249.
  146. Shah N.H., Yeolekar M. Pole Placement Approach for Controlling Double Inverted Pendulum // Global Journal of Researches in Engineering Mechanical and Mechanics Engineering. 2013. Vol. 13. Iss. 2. Pр. 16–23.
  147. Ławryńczuk M. Model predictive control with on-line optimal linearization // IEEE International Symposium on Intelligent Control (ISIC). Part of 2014 IEEE Multi-conference on Systems and Control. October 8–10, 2014. Antibes, France. DOI: 10.1109/ISIC.2014.6967645
  148. Романова И.К. Формирование упрощенных нелинейных моделей для задач исследования движения тел сложной формы // Инженерный Вестник. 2013. № 10. C. 581–594.
  149. 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. Pр. 644–664.
  150. Różowicz S., Zawadzki A. Input-Output Transformation Using the Feedback of Nonlinear Electrical Circuits: Algorithms and Linearization Examples Article // Mathematical Problems in Engineering. Vol. 2018. (1–4). Pp. 1–13. https://doi.org/10.1155/2018/9405256
  151. Zawadzki A., Ro′z . owicz S. Application оf Input-State оf the System Transformation for Linearization оf Selected Electrical Circuits // Journal of Electrical Engineering. 2016. Vol. 67. No. 3. Pр. 199–205.
  152. Sercekman O., Kutay A.T. А Model Based Approach for Sensor Fault Detection in Civil Aircraft Control Surface // 2018 IEEE/ION Position, Location and Navigation Symposium (PLANS). 23–26 April 2018. Pр. 715–729. https:// doi.org/10.1109/PLANS.2018.8373447
  153. Bartczu Ł., Dziwiński P., Red’ko V.G. 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: Zakopane, Poland, June 11–15. Рp. 209–220. https:// link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-59060-8_20
  154. Lipták T., Kelemen M., Gmiterko A., Virgala I., Hroncová D. The control of holonomic system // Acta Mechatronica — International Scientific Journal about Mechatronics. 2016. Vol. 1. Iss. 2. Pр. 15–20.
  155. Benouaz T., Bekkouche S.M., Ghouali N. Modelling of the Nonlinear Systems by Optimal Derivative // Computational Procedure and Propertie. International Journal of Nonlinear Science. 2013. Vol. 15. No. 3. Pр. 271–283.
  156. Romanova-Bolshakova I.K. Construction and determination of dynamic characteristics of the models’ validity domain // AIP Conf. Proc. 2833, 2023. Рр. 020012-1–020012-18 https://doi.org/10.1063/5.0151973
  157. Романова-Большакова И.К. Разработка методов моделирования на основе аналогий // Технологии разработки и отладки сложных технических систем. Сборник трудов VIII Всероссийской научно-практической конференции (26–27 октября 2021 г.). М., 2021. С. 240–258.
  158. Романова И.К., Соловьев В.С. Разработка матричного метода описания геометрии и расчета аэродинамических характеристик тел с произвольно искривленной осью // Наука и образование. 2012. № 11. С. 1–12. https:// doi.org/10.7463/1112.0492155
  159. Романова И.К. Траектории полета летательных аппаратов: учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2017. 152 с.
  160. Кривов М.А., Притула М.Н., Гаврилов А.А., Дектерев А.А. Оптимизация пересылок данных по MPI при решении системы уравнений Навье — Стокса на GPU-кластере. URL: https://istina.msu.ru/media/publications/article/ b59/524/31814959/Article_sFlow-CS_MPI.pdf (дата обращения 01.06.2022).
  161. Даутов Р.З. Программная реализация метода конечных элементов в МATLAB. Казань: Казанский федеральный университет, 2014. 106 с.
  162. Femlab 2.3. Toolbox MATLAB Руководство пользователя. URL: https://nnspu.ru/MATLAB_RU/femlab/book1/1.asp.htm (дата обращения 15.04.2023).
  163. COMSOL Multiphysics. Программный пакет для мультифизического моделирования. URL: https://www.comsol.ru/products (дата обращения 15.04.2023).
  164. Фрей В. Оптимизация построения сеток с помощью разбиения. URL: https://www.comsol.ru/blogs/improving-your-meshing-with-partitioning/ (дата обращения 24.05.2022).
  165. Дмитриевский М.В. Оптимизация некоторых алгоритмов восстановления полей геологических и геофизических параметров: автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. Тюмень, 2003. 23 с.
  166. Гулаков К.В. Моделирование многомерных объектов на основе когнитивных карт с нейросетевой идентификацией параметров: дис. … канд. тех. наук. Брянск, 2013. 178 с.
  167. Суков С.А. Методы повышения эффективности широкомасштабных распределенных вычислительных экспериментов на неструктурированных сетках // Суперкомпьютерные дни в России 2015. URL: https://russianscdays. org›files/pdf/269.pdf(дата обращения 11.01.2024).
  168. Антонова Г.М. Сеточные методы равномерного зондирования для исследования и оптимизации динамических стохастических систем. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 224 с.
  169. Антонова Г.М. Применение последовательности Соболя для оптимизации динамических стохастических систем // Управление развитием крупномасштабных систем MLSD’2015. Материалы Восьмой международной конференции: в 2 т. Т. 1. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук, 2015. С. 282–285.
  170. Устюжанин А.Е. Метод построения системы памяти для хранения и поиска многомерных пространственно-временных последовательностей // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. «Приборостроение». 2007. № 2. C. 104–119.
  171. Коварцев А.Н., Попова-Коварцева Д.А., Горшкова Е.Е. Использование тернарных деревьев для хранения данных вычислительного эксперимента // Материалы Международной конференции и молодежной школы Информационные технологии и нанотехнологии (КОНФЕРЕНЦИЯ ИТНТ-2016). Самара, 17–19 мая 2016 года. Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва (национальный исследовательский университет); Институт систем обработки изображений РАН. C. 1044–1050.
  172. Romanova I.K. Linearization and Simulation of Two-Temp Systems // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2383. P. 020001-1-020001-10. http://doi. org/10.1063/5.0074534
  173. Romanova-Bolshakova I.K. Development of modeling methods based on analog approaches // AIP Conf. Proc. 2833, 2023. Pp. 020011-1–020011-12. https://doi.org/10.1063/5.0151804
  174. Calderon M.L. Application of reverse engineering activities in the teaching of engineering design // Proceedings of the 11th International Design Conference — Design 2010 (May 17–20, 2010, Dubrovnik — Croatia). 2010. Pр. 1249–1258. URL: https://www.designsociety.org/publication/29344/ (дата обращения 09.01.2024).
  175. Moud D., Bijawat S., Tulip S., Bhardwaj B. An analysis to find effective teaching methodology in engineering education // IEEE International Conference in MOOC, Innovation and Technology in Education (MITE). 2013. Pр. 185–189. DOI: 10.1109/MITE.2013.6756331
  176. 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. Сборник трудов Международного форума. Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет). Москва. 2020. С. 343–346
  177. Romanova I.K. Study of the influence of deformations and asymmetry on aircraft movement parameters // AIP Conference Proceedings. 2019. Vol. 2171. Рр. 130001-1–13000-8. https://doi.org/10.1063/1.5133268
  178. Introduction to the A* algorithm. URL: https://www.redblobgames.com/ pathfinding/a-star/introduction.html (дата обращения 20.07.2022).
  179. MATLABgrid method to realize Dijkstra andA* path planning URL: https:// programmersought.com/article/10995009169/ (дата обращения 20.07.2022).
  180. Walker D.J., Fieldsend J.E., Emerson R.M. Visualising Many-objective Populations // GECCO’12 Companion (July 7–11, 2012, Philadelphia, PA, USA). https://doi.org/10.1145/2330784.2330853
  181. Bertini E., Dell’Aquila L., Santucci G. Spring View: Cooperation of Radviz and Parallel Coordinates for View Optimization and Clutter Reduction // Nei Proceedings della Third IEEE International Conference on Coordinated & Multiple Views in Exploratory Visualization (CVM 2005) (July 2005, London). London. 2005. P. 8.
  182. Melcher J., Seese D. Visualization and Clustering of Business Process Collections Based on Process Metric Values // In 10th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) 2008. Pр. 572–575. DOI: 10.1109/ SYNASC.2008.37 https://ieeexplore.ieee.org/xpl/conhome/5204773/proceeding
  183. Johansson J., Forsell C. Evaluation of Parallel Coordinates: Overview, Categorization and Guidelines for Future Research // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2016. Vol. 22. Pр. 579–588. https://doi. org/10.1109/TVCG.2015.2466992
  184. Gerber S., Bremer P.T., Pascucci V., Whitaker R. Visual Exploration of High Dimensional Scalar Functions // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2010. Vol. 16. Pр. 1271–1280. https://doi.org/10.1109/ TVCG.2010.213
  185. Gharibnezhad F., Mujica L.E., Rodellar J. Damage detection using Andrew plots // Conference lecture. 8th International workshop on structural health monitoring (September 13–15, 2011, Stanford University, Stanford, CA). URL: https://dpi-proceedings.com/index.php/shm2011/article/view/22508 (дата обращения 12.01.2024).
  186. Li M., Zhu M., Gan Q., Liang T. A Composite Multidimensional Visualization Method Based on eCLPCs // Journal of Computational Information Systems. 2015. Vol. 11. Pр. 5853–5864. https://www.researchgate.net/profile/ Mingzhao-Li-2/publication/291699551_A_composite_multidimensional_ visualization_method_based_on_eCLPCs/links/5987fe350f7e9b6c853749d3/Acomposite-multidimensional-visualization-method-based-on-eCLPCs.pdf (дата обращения 12.01.2024).
  187. Viau C., McGuffin M.J. Connected Charts: Explicit Visualization of Relationships between Data Graphics // Eurographics Conference on Visualization (EuroVis). 2012. Vol. 31. No. 3. Pр. 1285–1294. https://doi.org/10.1111/j.1467- 8659.2012.03121.x
  188. Emerson J.W., Green W.A., Schloerke B., Crowley J., Cook D., Hofmann H., Wickham H. The Generalized Pairs Plot // Journal of Computational and Graphical Statistics. 2012. Vol. 22. Pр. 79–91.
  189. Im J.F., McGuffin M.J., Leung R. GPLOM: The Generalized Plot Matrix for Visualizing Multidimensional Multivariate Data // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2013. Vol. 19. Pр. 2606–2614. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6634192 (дата обращения 22.07.2022).
  190. Guo D., Chen J., MacEachren A.M., Liao K. A Visualization System for Space-Time and Multivariate Patterns (VIS-STAMP) // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics.2006. Vol. 12. Pр. 1461–1474.
  191. Barter R.L., Yu B. Superheat: Supervised heatmaps for visualizing complex data // Cornel University Library. URL: arxiv.org./abs/1512.01524 (дата обращения 01.02.2022).
  192. Грошев С.В., Пивоварова Н.В. Использование кривых Эндрюса для визуализации многомерных данных в задачах многокритериальной оптимизации // Наука и образование. МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2015. № 12. С. 197– 214. DOI: 10.7463/1215.0825627
  193. Raidou R.G., Eisemann M., Breeuwer M., Eisemann E., Vilanova A. Orientation-Enhanced Parallel Coordinate Plots // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2016. Vol. 22. Pр. 589–598.
  194. VanderPlas S., Hofmann Н. Spatial Reasoning and Data Displays // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2016. Vol. 22. Pр. 459– 468. https://doi.org/10.1109/TVCG.2015.2469125
  195. Wu Y., Liu X., Liu S., Ma K.L. Vi Sizer: Visualization Resizing Framework // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. 2013. Vol. 19. Pр. 278–290.
  196. Network visualization — part 3: Hive plots. URL: https://www.r-bloggers. com/network-visualization-part-3-hive-plots/ (дата обращения 24.05.2022).
  197. Romanova-Bolshakova I.K. Multicriteria optimization of the object status and reliability indicators selection // AIP Conf. Proc. 2833, 2023. Pp. 030013-1– 030013-11. https://doi.org/10.1063/5.0151968
  198. Romanova I.K. Modern approaches to detecting changes in shape and other damage to flight vehicle during movement // AIP Conference Proceedings. 2021. Vol. 2318. Рр. 110001-1–1100001-8. https://doi.org/10.1063/5.0036045
  199. Романова И.К. Моделирование устойчивости движения деформированных удлиненных тел на основе вариаций угловых скоростей крена // Труды СПИИРАН. 2019. Вып. 18.С. 646–676.
  200. 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. Pр. 25–39.
  201. Sun H., Yu J., Siyu Zhang S. The Control of Asymmetric Rolling Missiles Based on Improved Trajectory Linearization Control Method // Journal of Aerospace Technology and Management. 2016. Vol. 8. No. 3. Pр. 319–327.
  202. 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. Vol. 3–4. Pp. 1–11. DOI: 10.1155/2014/478534
  203. Dongyang C., Abbas L.K., Xiaoting R. Numerical simulation of a spinning stabilized projectile aerodynamic characteristics effected by structure errors // Acta Aerodynamica Sinica. 2014. No. 32. Pр. 705–711. https://doi.org/10.7638/ kqdlxxb-2013.0059
  204. Ogunwa T., Abdullah E.J. Flight dynamics and control modelling of damaged asymmetric aircraft // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. 2016. No. 152. Pр. 012022-1–012022-18. http://dx.doi.org/10.1088/1757- 899X/152/1/012022
  205. Nguyen N., Krishnakumar K., Kaneshige J. Dynamics and Adaptive Control for Stability Recovery of Damaged Asymmetric Aircraft // AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference (Keystone, CO). NASA Ames Research Center. 2006. Pр. 1–23.
  206. Dykes J., Costello M., Frescon F., Cooper G. Periodic projectile linear theory for aerodynamically asymmetric projectiles // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering. 2013 228(11). Pp.: 2094-2107.DOI: 10.1177/0954410013514346
  207. Hodges D. A New Approach to Aeroelastic Response, Stability and Loads of Missiles and Projectiles // https://www.academia.edu/60328660/A_New_ Approach_to_Aeroelastic_Response_Stability_and_Loads_of_Missiles_and_ Projectiles (дата обращения 12.01.2024).
  208. 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. Pр. 270–275.
  209. Tihomirov D., Raveh D. Nonlinear Aerodynamic Effects on Static Aeroelasticity of Flexible Missiles // AIAA Scitech 2019. Conference Paper. 2019. 18 p. http://dx.doi.org/10.2514/6.2019-0486
  210. 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). http://dx.doi.org/10.2514/6.2018-1208
  211. Kiran K., Cholleti R. Static Aeroelastic Analysis on Two Stage Rocket Body // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). 2015. Vol. 4. Iss. 11. Pр. 388–395.
  212. Dongyang C., Abbas L.K., Xiaoting R., Guoping W. Aerodynamic and static aeroelastic computations of a slender rocket with all-movable canard surface // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering. 2017. Vol. 232. https://doi.org/10.1177/0954410017705901
  213. RuHao H., Zheng Y.Y., Lei Y. Effect of elastic deformation on flight dynamics of projectiles with large slenderness ratio // Aerospace Science and Technology. 2017. Vol. 71. https://doi.org/10.1016/j.ast.2017.09.029
  214. Brejão L.F., Manoel R. A 2-DOF model of an elastic rocket structure excited by a follower force // XVIII Brazilian Colloquium on Orbital Dynamics. Journal of Physics: Conference Series. 2017. Vol. 911. Pр. 534–539.https://doi. org/10.1088/1742-6596/911/1/012020
  215. Мокин Ю.А. Влияние малых углов атаки и скольжения на момент крена при гиперзвуковом обтекании тел вращения // Теплофизика и аэромеханика. 2009. Т. 16. № 1. C. 37–42.
  216. Комиссаренко А.И., Максимов Ф.А. Особенности динамики полета тела при наличии асимметрий // XL Академические чтения по космонавтике, посвященные памяти академика С.П. Королёва и других выдающихся отечественных ученых — пионеров освоения космического пространства: сборник тезисов. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2016. C. 289.
  217. 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, 4–8 January 2016). 64 p. https://doi.org/10.2514/6.2016-0782
  218. Tong L., Ji H. Multi-body dynamic modelling and flight control for an asymmetric variable sweep morphing UAV // The Aeronautical Journal June 2014 Volume 118 No. 1204. Pр. 683–706. DOI: 10.1017/S000192400000943X
  219. Coble J., Wesley Hines J. Identifying Optimal Prognostic Parameters from Data: A Genetic Algorithms Approach // Proceedings ofAnnual Conference of the Prognostics and Health Management Society. 2009. 11 p.
  220. Allen A.J. Estimation of the Forces and Moments Acting on Inclined Bodies of Revolution of High Fineness Ratio // NACA Research Memorandum A9I26. 1949. 28 p.
  221. Allen A.J., Perkins E.W. Characteristics of Flow over Inclined Bodies of Revolution // NACA Research Memorandum A50L07. 1951. 48 p.
  222. Динамика пространственного движения сверхзвуковых самолетов / под ред. Г.С. Бюшгенса. М.: Российская академия наук, 2016. 703 с
  223. Xu Y., Wang Z., Gao B. Six-Degree-of-Freedom Digital Simulations for Missile Guidance and Control // Mathematical Problems in Engineering. 2015. Vol. 2015. Pр. 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2015/829473
  224. Guan J., Yi W. Modeling of Dual-Spinning Projectile with Canard and Trajectory Filtering // International Journal of Aerospace Engineering. 2018. Vol. 2018. Рр. 1–7. https://doi.org/10.1155/2018/1795158
  225. Gkritzapis D.N., Panagiotopoulos E.E. Accurate Computation of the Trajectory of the Spin and Fin-Stabilized Projectiles // International Journal of Mathematics and Computers in Simulation. 2009. Vol. 3. Pр. 73–80.
  226. Sowjanya G. Stability Characteristics of missile due to maneuvering in all six Degree of freedom using CFD simulations // International Journal of Innovative Research in Science, Engineering and Technology. 2013. Vol. 2. Iss. 9. Pр. 4449–4457.
  227. Lipták P., Jozefek M. Moments having effect on a flying missile // Science & Military. 2010. No. 1. 7 p.
  228. Malik B., Akhtar S., Masud J. Aircraft spin characteristics with highalpha yawing moment asymmetry // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part G Journal of Aerospace Engineering. 2018. Vol. 232. Pр. 2793– 2806. https://doi.org/10.1177/0954410017718215
  229. 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. Вып. 49. C. 5–31.
  230. Romanova I.K. Integration of IoTs security concepts and technical systems diagnostics // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2383. P. 030020-1–030020-11. http://dx.doi.org/10.1063/5.0074550
  231. Tewari A., Gupta B.B. Security, privacy and trust of different layers in Internet-of-Things (IoTs) framework // Future Generation Computer Systems. 2020. Vol. 108. Pр. 909–920.
  232. Ashton K. That «Internet of Things» thing // RFiD Journal. URL: http:// www.rfidjournal.com/articles/view?4986 (дата обращения 22.07.2022).
  233. Memos V.A., Psannis K.E., Ishibashi Y., Kim B.-G., Gupta B.B. An efficient algorithm for media-based surveillance system (EAMSuS) in IoT smart city framework // Future Generation Computer Systems. 2017. Vol. 23. Pp. 619–628.
  234. Alego D. Whitepaper: Behind the Internet of Things-Hosting Industry in the Age of Connected Devices. https://www.crucial.com.au/pdf/Behind_IOT_ Hosting_Industry_Age_of_Connected_Devices.pdf (дата обращения 12.01.2024).
  235. Atzori L., Iera A., Morabito G. The Internet of Things: a survey // Computer Networks. 2010. Vol. 54. Pр. 2787–2805. DOI: 10.1016/j.comnet.2010.05.010
  236. Li Z., Nie F., Chang X., Yang Y. Beyond Trace Ratio: Weighted harmonic mean of trace ratios for multiclass discriminant analysis // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2017. Vol. 29. Pр. 2100–2110.
  237. Fan L., Lei X., Yang N., Duong T.Q., Karagiannidis G.K. Secrecy Cooperative Networks With Outdated Relay Selection Over Correlated Fading Channels // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2017. Vol. 66. Pр. 7599–7603.
  238. Bhuiyan M.Z.A., Wu J., Wang G., Cao J. Sensing and decision-making in cyber-physical systems: the case of structural health monitoring // IEEE Transactions on Industrial Informatics. 2016. Vol. 12. Pр. 2103–2114.
  239. Gao C.-Z., Cheng Q., He P., Susilo W., Li J. Privacy-preserving Naive Bayes classifiers secure against the substitution-then-comparison attack // Information Sciences. 2018. Vol. 44. Pр. 72–88. http://dx.doi.org/10.1016/j.ins.2018.02.058
  240. Tahsien S.M., Karimipour H., Spachos P. Machine learning based solutions for security of Internet of Things (IoT): A survey // Journal of Network and Computer Applications. 2020. Vol. 161. Р. 21.
  241. Elazhary H. Internet of Things (IoT), mobile cloud, cloudlet, mobile IoT, IoT cloud, fog, mobile edge, and edge emerging computing paradigms: disambiguation and research directions // Journal of Network and Computer Applications. 2019. Vol. 128. Pр. 105–140.
  242. Datta S.K., Bonnet C., Nikaein N. An IoT gateway centric architecture to provide novel M2M services // IEEE World Forum WF-IoT. 2014. Pр. 514–519.
  243. Chaqfeh M.A., Mohamed N. Challenges in middleware solutions for the Internet of Things // International Symposium on Collaborative Technologies and Systems. 2012. Pр. 21–26. 10.1109/CTS.2012.6261022
  244. Amendola S., Lodato R., Manzari S., Occhiuzzi C., Marrocco G. RFID technology for IoT-based personal healthcare in smart spaces // IEEE Internet Things Journal. 2014. No. 1. Pр. 144–152.
  245. Romanova I.K., Alaverdyan R. Automated robotic system for autism treatment // AIP Conference Proceedings. International Scientific and Practical Conference «Modeling in Education 2019». 2019. Vol. 2195. Pр. 020016-1– 020016-7. https://doi.org/10.1063/1.5140116
  246. Sebastian S., Ray P.P. Development of IoT invasive architecture for complying with health of home // Proc International Conference on Computing and Communication Systems (I3CS ’15), Shillong, India. April 2015. Pр. 79–83.
  247. Pajouh H.H., Dehghantanha A., Parizi R.M., Aledhari M., Karimipour H. ASurveyOn InternetOfThings: Security: Requirements, Challenges, and Solutions // Internet of Things. 2021. Vol. 14. https://doi.org/10.1016/j.iot.2019.100129
  248. Sengupta J., Ruj S., Bita S.D. A Comprehensive survey on attacks, security issues and blockchain solutions for IoT and IIoT // Journal of Network and Computer Applications. 2020. Vol. 149. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2019.102481
  249. Zhou J., Cao Z., Dong X., Vasilakos A.V. Security and privacy for cloud-based IoT: challenges // IEEE Communications Magazine. 2017. Vol. 55. Pр. 26–33.
  250. Yang Z., Yue Y., Yang Y., Peng Y., Wang X., Liu W. Study and application on the architecture and key technologies for IOT // International Conference on Multimedia Technology (Hangzhou, 26–28 July 2011). https://doi.org/10.1109/ ICMT.2011.6002149
  251. Roman R., Zhou J., Lopez J. On the features and challenges of security and privacy in distributed internet of things // Computer Network. 2013. Vol. 57. Pр. 2266–2279.
  252. Romanova I.K., Yingfei M. Solving the Localization Problem While Navigating Unknown Environments Using the SLAM Method // AIP Conference Proceedings. 2022. Vol. 2383. Pр. 030008-1–030008-11. http://dx.doi. org/10.1063/5.0074547
  253. Romanova-Bolshakova I.K. Developingnewstrategiesformodellingcomplex systems based on modern information technologies // AIP Conference Proceedings. 2833, 2023. Pp. 020013-1–020013-9. https://doi.org/10.1063/5.0151971
  254. Лохин В.М., Манько С.В., Романов М.П., Диане С.А.-К. Перспективы применения, принципы построения и проблемы разработки мультиагентных робототехнических систем // Вестник МГТУ МИРЭА. 2015. Т. 1. № 3. С. 156–165.
  255. Kannan S.K., Chowdhary G.V., Johnson E.N. Adaptive Control of Unmanned Aerial Vehicles: Theory and Flight Tests // Handbook of Unmanned Aerial Vehicles. 2014. Рp. 613–673.http://dx.doi.org/10.1007/978-90-481-9707-1_61
  256. Becerra V.M. Autonomous Control of Unmanned Aerial Vehicles // Electronics.2019. Vol. 452. No. 8. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8040452
  257. Zulu A., John S. A Review of Control Algorithms for Autonomous Quadrotors // Open Journal of Applied Sciences. 2014. Vol. 4. No. 14. Pр. 547– 556. http://dx.doi.org/10.4236/ojapps.2014.414053
  258. Iyer A., Bansal H.O. Modelling, Simulation, and Implementation of PID Controller on Quadrotors // International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI). (27–29 January 2021). http://dx.doi.org/10.1109/ ICCCI50826.2021.9402301
  259. Pangl S., Tian L. Control Methods for Quadrotor’s Stability // The 2021 2nd International Conference on Internet of Things, Artificial Intelligence and Mechanical Automation (IoTAIMA 2021) (14–16 May 2021, Hangzhou, China). http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/1948/1/012109
  260. Chang K., Xia Y., Huang K. UAV formation control design with obstacle avoidance in dynamic three-dimensional environment // SpringerPlus. 2016. Vol. 5. Р. 16.
  261. Ren W., Beard R. W., Atkins E.M. A survey of consensus problems in multiagent coordination // Proceedings of the IEEE American Control Conference. 2005. Pр. 1859–1864.
  262. Nakai K., Uchiyama K. Vector fields for UAV guidance using potential function method for formation flight // AIAA Guidance, Navigation and Control (GNC) Conference. http://dx.doi.org/10.2514/6.2013-4626
  263. Garcia R., Barnes L. Multi-UAV simulator utilizing XPlane // Journal of Intelligent and Robotic Systems. 2010. Vol. 57. Pр. 393–406.
  264. Мунасыпов Р.А., Муслимов Т.З. Групповое управление беспилотными летательными аппаратами на основе метода пространства относительных состояний // Механика, автоматизация, управление. 2018. № 2. С. 120–125.
  265. How J.P., Frazzoli E., Chowdhary G.V. Linear flight control techniques for unmanned aerial vehicles // In: K.P. Valavanis, G.J. Vachtsevanos (Eds.), Handbook of unmanned aerial vehicles. Dordrecht: Heidelberg; New York, London: Springer, 2015. Pр. 529–574.
  266. Rzevski G., Skobelev P. Managing Complexity Southhampton. Boston: WIT Press, 2014. http://dx.doi.org/10.1002/inst.12050
  267. Cheng H., Page J., Olsen J. Dynamic Mission Control for UAV Swarm via Task Stimulus Approach // American Journal of Intelligent Systems. 2012. No. 2. Pр. 177–183.
  268. Romanova I.K., Shchurikhin A.A. Problems of using a tracked robot in group control of heterogeneous robots // MODELING IN ENGINEERING 2020 (1–2 April 2020, Moscow, Russia). 2022. Vol. 2383. Iss. 1. Pр. 030005-1– 030005-7.http://dx.doi.org/10.1063/5.0074544
  269. Edison E., Shima T. Integrated task assignment and path optimization for cooperative unmanned aerial vehicles using genetic algorithms // Computers & Operations Research. 2011. Vol. 38. Pр. 340–356.
  270. Zhu D., Huang H., Yang S.X. Dynamic mission assignment and path planning for multi-craft systems in 3D underwater workspace based on improved self-organizing maps and velocity synthesis methods // IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. 2013. Vol. 43. Pр. 504–514.
  271. Yao W., Qi N., Liu Y. Online trajectory generation and rendezvous of UAVs using multi-stage path prediction // Journal of Aerospace Engineering. 2017. Vol. 30. Pр. 1–10.
  272. Jose K., Pratihar D.K. Task allocation and collision-free path planning for a centralized multi-robot system using heuristic methods for industrial plant inspection // Robotics and Autonomous Systems. 2016. Vol. 80. Pр. 34–42.
  273. Биард Р.У., МакЛейн Т.У. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. М.: Техносфера, 2015. 312 с.
  274. Guilherme V.R., Manuel G.O., Francisco R.R. Robust Nonlinear Control for Path Tracking of a Quad-Rotor Helicopter // Asian Journal of Control. 2015. Vol. 17. Iss. 1. Pр. 142–156.
  275. Luukkonen T. Modelling and control of quadcopter. Espoo: Aalto University, 2011. 26 p.
  276. Kozov A. The Stage Robot Simulator. Stage Manual. URL: http://rtv. github.io/Stage/ (дата обращения 07.06.2022).
  277. Zhu X., Gao M., Li S. A real-time Road Boundary Detection Algorithm Based on Driverless Cars // Fourth National Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering. 2016. Pр. 843–848.
  278. Garnett N. et al. Real-time category-based and general obstacle detection for autonomous driving // Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2017. Pр. 198–205.
  279. Ковальчук А.К., Калинов М.Н. Разработка системы управления робота специального назначения // Известия вузов. 2011. № 8. С. 58–64.
  280. Евстигнеев Д.В. Системы управления интеллектуальных мобильных роботов в среде Dyn-Soft RobSim 5. URL: http://robsim.dynsoft.ru/design3.pdf (дата обращения 22.07.2022).
  281. Информационно-образовательная среда — что это? URL: https:// training-net.ru/articles/informatsionno-obrazovatelnaya-sreda-chto-eto.html (дата обращения 07.06.2022).
  282. Salem F.A. Electric Machine Analysis, Control and Verification for Mechatronics Motion Control Applications, Using New MATLAB Built-in Function and Simulink Model // Intelligent Systems and Applications. 2014. No. 6. Pр. 94–108.
  283. Mahfouz A.A., Mohammed M.K., Salem F.A. Modeling, Simulation and Dynamics Analysis Issues of Electric Motor, for Mechatronics Applications, Using Different Approaches and Verification by MATLAB/Simulink // Intelligent Systems and Applications. 2013. No. 5. Pр. 39–57.
  284. Mahfouz A.A., Aly A.A., Salem F.A. Mechatronics Design of a Mobile Robot System // Intelligent Systems and Applications. 2013. No. 3. Pр. 23–36.

Отзывы

Оставить отзыв +
Ваш браузер устарел и не обеспечивает полноценную и безопасную работу с сайтом.
Установите актуальную версию вашего браузера или одну из современных альтернатив.