ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Публикационная активность

(сведения по итогам 2018 г.)
2-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,678
2-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,541
Двухлетний импакт-фактор РИНЦ с учетом цитирования из всех
источников: 1,047
5-летний импакт-фактор РИНЦ: 0,460
5-летний импакт-фактор РИНЦ без самоцитирования: 0,389
Суммарное число цитирований журнала в РИНЦ: 7170
Пятилетний индекс Херфиндаля по цитирующим журналам: 310
Индекс Херфиндаля по организациям авторов: 412
Десятилетний индекс Хирша: 19
Место в общем рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год: 303
Место в рейтинге SCIENCE INDEX за 2018 год по тематике "Автоматика. Вычислительная техника": 10

Больше данных по публикационной активности нашего журнале за 2008-2018 гг. на сайте РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

1
Ожидается:
16 Марта 2020

В Тверском государственном техническом университете совместно с Новомосковским институтом РХТУ им. Д.И. Менделеева предложены структурная схема и аппаратная реализация аппаратуры для диагностики технических состояний электромеханических систем.

15.10.2015

В аппаратуре диагностики технического состояния применена типовая архитектура нейросетевого блока. Его структура, режим функционирования, состав информационного и специального ПО (СПО) оптимально согласованы с назначением автоматизированной системы диагностики ЭМС, определяемым техническим заданием.

При проектировании структуры вычислительных средств аппаратуры диагностики определены следующие аспекты построения системы:

– конфигурация аппаратуры диагностики ТС ЭМС (ЭВМ, устройства, каналы передачи данных и связи между ними – система интерфейсов);

– режимы функционирования (способы взаимодействия потребителей – элементов системы управления ЭМС с аппаратурой диагностики и организация вычислительных процессов (ввод, хранение, обработка и вывод данных));

– лингвистическое, информационное и программное обеспечение и порядок взаимодействия программ;

– базовая структура и характеристики вычислителей (производительность, время ответа, надежность, стоимость и др.).

Общей элементной базой нейровычислительного блока аппаратуры диагностики ЭМС как высокопроизводительной системы реального времени можно считать заказные кристаллы (ASIC), встраиваемые микроконтроллеры (mС), процессоры общего назначения (GPP), программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС), транспьютеры, цифровые сигнальные процессоры (DSP), нейрочипы.

Подробное описание дается в статье «Диагностирование электромеханических систем на основе нейросетевых технологий», авторы: Палюх Б.В., Богатиков В.Н. (Тверской государственный технический университет, г. Тверь), Шпрехер Д.М. (Новомосковский институт РХТУ им. Д.И. Менделеева).