АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

тестировать новые стратегии, что помогает командам и игрокам принимать более обоснованные решения во время соревнований [3].

• Создание инноваций: Спортивное программирование стимулирует разработку новых технологий и инноваций в спорте. Это может включать в себя разработку умных устройств для мониторинга здоровья и производительности, виртуальные тренажеры и симуляторы, а также алгоритмы машинного обучения для прогнозирования результатов соревнований [3].

• Глобальная доступность: Спортивное программирование делает передовые технологии доступными для широкого круга спортсменов и тренеров, независимо от их местоположения или финансовых возможностей. Это способствует глобальной конкуренции и развитию спорта в целом [3].

Заключение

Спортивное программирование открывает новые горизонты для развития спорта в эпоху цифровых технологий. Его преимущества включают в себя анализ данных, оптимизацию тренировок, улучшение стратегий, создание инноваций и глобальную доступность. Это не только помогает спортсменам достигать новых высот, но и способствует развитию технологий и расширению границ спортивного сообщества. Список использованной литературы:

1. James, D. (2020). "The Role of Sports Analytics in Modern Athletics." Journal of Sports Science & Medicine, 19(1), 12-24.

2. Smith, R. (2019). "The Impact of Technological Innovations on Sports Performance." International Journal of Sports Science & Coaching, 14(3), 301-315.

3. Wang, L. et al. (2018). "Sports Data Analysis Based on Machine Learning Algorithms." IEEE Access, 6, 5628156291.

© Поладов Ш., 2024

УДК 62

Розыев Ж. Т.,

преподаватель

Механико-технологический техникум города Ашхабада АВТОМАТИЗАЦИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПРОИЗВОДСТВ: СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ И ПЕРСПЕКТИВЫ

Введение: Автоматизация технологических производств является одной из ключевых тенденций в развитии современной промышленности. Она включает внедрение робототехники, систем управления, информационных технологий и других средств для повышения эффективности, качества и гибкости производственных процессов. В данной статье рассматриваются современные тенденции в области автоматизации, ее преимущества и вызовы, а также перспективы дальнейшего развития.

Современные тенденции в автоматизации технологических производств

Роботизация производственных процессов: Роботизация является важным аспектом автоматизации и включает использование промышленных роботов для выполнения различных производственных операций, таких как сборка, сварка, упаковка и контроль качества. Современные роботы оснащены датчиками и системами искусственного интеллекта, что позволяет им выполнять сложные задачи с высокой точностью и адаптироваться к изменениям в производственной среде.

Индустрия 4.0: Концепция Индустрии 4.0 подразумевает интеграцию кибер-физических систем, Интернета вещей (Ь^ и больших данных в производственные процессы. Это позволяет создавать умные

фабрики, где все компоненты производственного процесса связаны и могут взаимодействовать в реальном времени. Индустрия 4.0 открывает новые возможности для оптимизации производственных процессов, снижения затрат и повышения качества продукции.

Автоматизация управления и контроля: Современные системы управления и контроля производственными процессами основаны на использовании программируемых логических контроллеров (ПЛК), распределенных систем управления (DCS) и систем управления на основе SCADA. Эти системы позволяют автоматизировать мониторинг и управление технологическими процессами, обеспечивая высокий уровень надежности и безопасности.

Искусственный интеллект и машинное обучение: Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) находят все большее применение в автоматизации производств. ИИ позволяет анализировать большие объемы данных, прогнозировать неисправности оборудования и оптимизировать производственные процессы. Алгоритмы МО используются для автоматического обучения систем на основе данных, что позволяет улучшать их производительность и адаптироваться к изменяющимся условиям.

Преимущества автоматизации технологических производств

Повышение производительности: Автоматизация позволяет значительно увеличить производительность за счет ускорения производственных процессов, снижения времени на выполнение операций и минимизации простоев оборудования. Роботы и автоматизированные системы могут работать круглосуточно, что повышает общую эффективность производства.

Улучшение качества продукции: Автоматизация способствует повышению качества продукции за счет высокой точности выполнения операций и уменьшения числа дефектов. Системы автоматического контроля качества позволяют выявлять и устранять дефекты на ранних стадиях производства, что снижает количество брака и повышает удовлетворенность клиентов.

Снижение затрат: Автоматизация позволяет сократить затраты на производство за счет уменьшения потребности в ручном труде, оптимизации использования материалов и энергии, а также снижения количества отходов. Внедрение автоматизированных систем управления позволяет более эффективно использовать ресурсы и уменьшить эксплуатационные расходы.

Адаптация к изменениям: Автоматизированные системы могут быть менее гибкими, чем ручной труд, и требовать значительных усилий для адаптации к изменениям в производственных процессах или выпускаемой продукции. Это требует тщательного планирования и разработки адаптивных решений, которые могут быть быстро настроены под новые условия.

Проблемы безопасности данных: с увеличением использования цифровых технологий и подключенных устройств возрастает риск кибератак и утечек данных. Обеспечение безопасности информации и защиты автоматизированных систем от несанкционированного доступа становится важной задачей для всех предприятий, внедряющих автоматизацию.

Перспективы развития автоматизации технологических производств.

Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения: Развитие искусственного интеллекта и машинного обучения будет способствовать созданию более интеллектуальных и автономных систем автоматизации. Эти технологии позволят автоматизированным системам лучше адаптироваться к изменениям, прогнозировать неисправности и оптимизировать производственные процессы на более высоком уровне.

Заключение

Автоматизация технологических производств представляет собой важную тенденцию в развитии современной промышленности. Она приносит многочисленные преимущества, включая повышение производительности, улучшение качества продукции, снижение затрат и повышение безопасности. Однако внедрение автоматизации сопряжено с определенными вызовами, такими как высокие

первоначальные затраты, потребность в квалифицированных кадрах и обеспечение безопасности данных. Список использованной литературы:

1. Bogue, R. (2018). What are the prospects for robots in the factory? Industrial Robot: An International Journal, 45(1), 1-6.

2. Brettel, M., Friederichsen, N., Keller, M., & Rosenberg, M. (2014). How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape: An Industry 4.0 perspective. International Journal of Information and Communication Engineering, 8(1), 37-44.

© Розыев Ж.Т., 2024

УДК 004.021

Саржан М.А.

бакалавр

Научный руководитель: Болдарев А.С.

к.ф.-м.н., доц.

Кафедра информационных технологий и вычислительных систем МГТУ «СТАНКИН» ОСОБЕННОСТИ ТРАССИРОВКИ ЛУЧА НА НЕСТРУКТУРРИРОВАННУЮ РАСЧЕТНУ СЕТКУ

Аннотация

Актуальность: Трассировка лучей является ключевым методом в моделировании взаимодействия лучей со сложными пространственными структурами. Для улучшения его эффективности в средах, содержащих поглощающие и излучающие элементы, требуется адаптация методики.

Цель: Целью данной работы является расширение метода трассировки лучей для учета их прохождения через поглощающие и излучающие среды, с особым вниманием к пересечению с элементами неструктурированной расчетной сетки.

Метод: В статье рассматриваются методы прямой и обратной трассировки лучей, с аргументацией предпочтительности прямой трассировки для задач, связанных с неструктурированными сетками. Для ускорения процесса трассировки применяются ограничивающие объемы (Bounding Volumes) и иерархии ограничивающих объемов (BVH), а также двоичное разбиение пространства (BSP-дерево).

Результат: Исследование показало, что использование ограничивающих объемов и их иерархий, а также BSP-дерева, значительно сокращает количество вычислений при трассировке лучей, что способствует более быстрому и эффективному определению путей лучей через сложные среды.

Выводы: Применение методов оптимизации, таких как ограничивающие объемы, их иерархии и BSP-деревья, является эффективным для трассировки лучей в неструктурированных расчетных сетках. Эти методы позволяют значительно повысить вычислительную эффективность и точность моделирования взаимодействий лучей в сложных средах.

Ключевые слова

луч, трассировка лучей, неструктурированная расчетная сетка, прямая трассировка, двоичное дерево, двоичное разбиение пространства

Трассировка лучей - численный метод моделирования для определения путей и взаимодействий лучей с пространственными структурами. В данной статье метод расширяется на случай прохождения лучей через поглощающую и излучающую среду, с акцентом на пересечении с элементами неструктурированной расчетной сетки.