Вестник КазАТК

ISSN

1609-1817

2790-5802

Издатель

Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University

Ключевые слова

Transport and Logisti...

Transportation System...

Electric Power System...

transportation and lo...

Transportation System...

Публикации в журнале

Показано: 1 - 10 из 27

Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ БРЭГГОВСКОЙ СТРУКТУРЫ С ПЕРЕМЕННЫМИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПАРАМЕТРАМИ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2024-03-28)
Aliya Kalizhanova
;
Айнур Козбакова
;
Бахыт Ералиева
;
Murat Kunelbayev
;
Zhalau Aitkulov
Построение модели брэгговской структуры с переменными технологическими параметрами остаётся актуальной задачей в современной науке и инжиниринге. Моделирование брэгговских структур с переменными параметрами может помочь в разработке новых материалов с уникальными свойствами, которые могут быть применены в различных областях, от оптики до электроники. В работе представлены результаты численных расчетов, направленных на построение спектров волоконных брэгговских решеток с различными структурными параметрами. Также представлен метод, используемый для разработки математических моделей изучаемых структур. Для этого использовалась система уравнений, сопряженных модов, которая решалась численно с использованием метода матрицы перехода TMM (Transfer Matrix Method). Результаты моделирования брэгговских структур могут быть использованы в различных технологических инновациях, в создании новых типов оптических устройств или в области фотоники.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ ӘДІСІНІҢ КӨМЕГІМЕН ЖҮРЕК АУРУЫН БОЛЖАУ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2022-10-28)
Zhadyra N. Alimbayeva
;
Кassymbek Ozhikenov
;
Айдана Еркебай
;
Chingiz A. Alimbayev
;
Aiman K. Ozhikenova
Мүгедектік пен өлім деңгейінің жоғары болуына байланысты жүрек-қан тамырлары ауруларын дер кезінде анықтау маңызды мәселе болып отыр. Бұл мақалада машиналық оқыту алгоритмдерін қолданып электрокардиосигналды өңдеу арқылы жүрек ауруын болжауға зерттеу жүргізілген. Жалпы, зерттеу барысында әртүрлі машиналық оқыту алгоритмдерімен 50000-нан астам сандық эксперимент жүргізілді. Салыстырмалы талдау негізінде машиналық оқытудың үлгілері мен әдістері таңдалып, ең жоғары жақсы көрсеткіш нәтиже берді. Зерттеуге келесі әдістер қолданылды: тірек векторлық машинасы, шешімдер ағашы, Байес классификаторы, логистикалық регрессия, k-жақын көршілер, кездейсоқ орман, терең нейрондық желілер. Таңдалған модельдер параметрлерді анықтау және тиімді қолдану үшін ұсынылды.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
ИССЛЕДОВАНИЕ И ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЧУВСТВИТЕЛЬНОСТИ К РАСТЯЖЕНИЮ ИЗГОТОВЛЕННЫХ БРЭГГОВСКИХ РЕШЕТОК
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2025-02-25)
Aliya Kalizhanova
;
Айнур Козбакова
;
Murat Kunelbayev
;
G.S. Nabiyeva
;
Timur Kartbayev
В данной работе рассматривается методика измерения распределения деформаций в композитной пластине из углеродного волокна с использованием волоконно-оптических датчиков Брэгга. Представлен экспериментальный анализ влияния растяжения на центральную длину волны отраженного сигнала ВБР. Исследования проводились на композитных образцах с встроенными оптическими волокнами, размещенными на разных уровнях структуры. Полученные результаты подтверждают возможность использования ВБР для контроля деформаций и напряжений в композитных материалах. Представленные данные могут быть полезны при разработке интеллектуальных конструкций с встроенной системой мониторинга.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ВРЕМЕНИ В ПУТИ ОБЩЕСТВЕННОГО ТРАНСПОРТА
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2025-10-10)
Saltanat Amirgalieva
;
Аземша Сергей Александрович
;
Перизат Омарова
;
Timur Merembayev
;
Гүлайым Баекова
Развитие интеллектуальных транспортных систем невозможно без использования методов прогнозирования, которые способны учитывать пространственно-временную структуру городской транспортной сети и эффективно работать с неполными и неточными данными. Эта задача особенно актуальна для городов Казахстана, где уровень цифровизации общественного транспорта значительно различается. Существующие системы мониторинга, как правило, предназначены только для сбора и визуализации данных, без возможности их интеллектуального анализа. В данной статье представлен глубокий обзор и методологический анализ современных подходов к прогнозированию времени в пути общественного транспорта. Особое внимание уделяется статистическим методам, алгоритмам машинного обучения, рекуррентным нейронным сетям и пространственно-временным графовым нейронным моделям. ыло выявлено, что классические регрессионные и временные модели не всегда обеспечивают достаточную точность прогнозирования, особенно в условиях нелинейной динамики транспортных процессов и высокой изменчивости дорожной обстановки. Однако методы глубокого обучения могут значительно повысить точность прогнозирования, особенно при наличии большого объема исторических данных. Однако их эффективность значительно снижается в условиях редких наблюдений и изменений в маршрутной структуре. Анализ современных исследований показал, что применение пространственно-временных графовых нейронных сетей является эффективным инструментом для прогнозирования времени в пути общественного транспорта. Эти сети способны учитывать топологию транспортной сети и взаимодействие между различными сегментами маршрутов, что позволяет более точно предсказывать время прибытия. В ходе исследования был разработан комплексный подход к прогнозированию времени в пути общественного транспорта, включающий в себя графовое представление транспортной сети, использование механизмов внимания и гибридное временное моделирование. Этот подход учитывает ключевые требования, необходимые для практического применения интеллектуальных моделей в условиях ограниченной цифровизации: устойчивость к пропускам данных, возможность переноса на новые маршруты и вычислительная эффективность. Полученные результаты открывают путь к экспериментальной апробации и внедрению интеллектуальных методов прогнозирования в системы диспетчеризации общественного транспорта, что значительно повысит эффективность и комфорт для пассажиров.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
INVESTIGATION OF THE EFFECT OF A HYBRID ELECTRIC MOTOR ON THE DYNAMICS AND STABILITY OF THE FUNCTIONING OF UNMANNED AERIAL VEHICLES (UAV)
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2025-11-29)
Omirlan Auelbekov
;
Ернар Бостанов
;
Айнур Козбакова
;
Назгуль Маметжанова
;
Феруза Маликова
The paper discusses the structural features of a hybrid power plant, the ratio of electrical and thermal circuit power, and algorithms for controlling energy and thrust distribution in various flight modes. A mathematical model of UAV motion is proposed, taking into account the thrust, inertial, and energy characteristics of the power plant, on the basis of which an analysis of transient processes, stability along orientation channels, and sensitivity to external disturbances is carried out. A comparison with traditional power plants in terms of maneuverability, stability, energy efficiency, and reliability has been performed. It has been shown that the optimal choice of hybrid drive configuration and control strategies can improve flight stability, reduce oscillation, and improve the quality of response to control actions. The aim of the study is to identify how the choice of hybrid power plant structure, the ratio of electrical and thermal circuit power, and energy flow control algorithms affect the maneuverability, transient modes, and stability of UAVs in various mission profiles. The study proposes a mathematical model of UAV motion dynamics that takes into account the characteristics of the hybrid electric drive, thrust and inertia limitations, as well as simulation of the thrust control and power distribution system operating modes. A comparison with traditional power plants is made in terms of control quality, stability, energy efficiency, and reliability. The results obtained allow determining the optimal ranges of hybrid electric motor parameters and control strategies that ensure increased stability, reduced oscillation in orientation channels, and improved response to control actions. The practical significance of the work lies in the formation of scientifically based recommendations for the design and configuration of hybrid power plants for UAVs intended for long flights, monitoring, and special tasks in difficult operating conditions. The results obtained can be used in the design and tuning of UAV power plants intended for long flights, monitoring, and special tasks in difficult operating conditions.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
АКУСТИКАДАҒЫ НЕМЕСЕ ЭЛЕКТРОДИНАМИКАДАҒЫ ГЕЛЬМГОЛЬЦ ТЕҢДЕУІН ЗЕРТТЕУ ҮШІН ПАРАЛЛЕЛЬ ЕСЕПТЕУЛЕРДІ ҚОЛДАНУ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2024-04-29)
Omirlan Auelbekov
;
Кайрат Есентаев
;
Назгуль Маметжанова
Бұл мақалада Гельмгольц акустика немесе электродинамика мәселелерін талдау үшін параллель программалауды қолдануды қарастыратын боламыз. Гельмгольц теңдеулері акустикада, оптикада және басқа салаларда маңызды рөл атқарады, бұл толқындардың таралуын модельдеуге мүмкіндік береді. Электродинамика мәселелері электромагниттік өрістер мен толқындық процестерді талдау үшін инженерияда, электроникада және басқа да көптеген салаларда кеңінен қолданылады. Бұл мақала осы есептерді шешудің тиімділігін жақсарту үшін параллельді программалауды қолдануға бағытталған. Гельмгольц теңдеуінің акустика немесе электродинамика есептерін шешудің қолданыстағы әдістерін қарастыруды, сондай-ақ біз әзірлеген параллель алгоритмдер мен шешімдердің өнімділігі мен дәлдігін жақсартуға бағытталған эксперименттердің нәтижелерін ұсынуды жоспарлап отырмыз.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
МАШИНАЛЫҚ ОҚЫТУ АЛГОРИТМДЕРІН ҚОЛДАНА ОТЫРЫП ДАУЫСТЫ ТАНУ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2024-09-17)
Nurbapa Mekebayev
;
Dauren Darkenbayev
;
Arshyn Altybay
Біз мақалада біз дауысты автоматты түрде тану жүйесінің жұмысын жақсартатын алгоритмін анықтау үшін дауыстың әртүрлі MFCC мүмкіндіктерін және дауысты тану үшін машиналық оқыту алгоритмдерін қарастыратын боламыз. Біздер дауысты тану үшін машиналық оқыту алгоритмдерінің ішінен нейрондық желі архитектурасын салыстырып қайсысы жақсы нәтиже беретінін анықтаймыз. Біздің мақсатымыз нейрондық желі архитектурасының көп қабатты перцептронды (MLP) және конволюциялық нейрондық желілерді (CNN) дауысты тануға тән ерекшеліктерді автоматты түрде зерттеу. Эксперимент барысында сөйлеушінің дауысын тану, анықтау алгоритмі мен моделі құрылып, дауысты тану екі кезеңде жүзеге асырылды: оқыту және тестілеу.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
СИЛЫ, ДЕЙСТВУЮЩИЕ ПРИ ИЗМЕЛЬЧЕНИИ ТВЕРДОГО МАТЕРИАЛА В ШАРОВОЙ БАРАБАННОЙ МЕЛЬНИЦЕ И ИХ ВЛИЯНИЕ НА КОРПУС МЕЛЬНИЦЫ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2024-10-10)
Маржан Каримолданова
;
Gulmira Akimbek
;
Birlesbek Aliyarov
;
Algazy Zhauyt
;
Гульшара Кунакова
Данное исследование посвящено анализу и совершенствованию конструкции шаровой барабанной мельницы, используемой на угольных электростанциях Казахстана. В рамках исследования были подробно изучены механические аспекты работы шаровой мельницы, включая анализ центробежных и гравитационных сил, а также трения и ударных воздействий на корпус мельницы. В результате проведенного литературного и патентного обзора разработана новая конструкция мельницы, включающая уникальные держатели с изогнутыми головками, которые оптимизируют процесс измельчения, снижая потери при обслуживании. Проанализированы и учтены такие параметры, как диаметр и длина барабана, коэффициент заполнения камер измельчающими телами, угол отрыва мелющих тел, частота вращения барабана и потребляемая мощность привода. Использованы методы теоретического анализа и численных расчетов, включая движения шаров в барабане, что позволило определить критическую угловую скорость барабана и оптимальные параметры для минимизации износа.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
НЕЙРОНДЫҚ ЖЕЛІЛЕРГЕ НЕГІЗДЕЛГЕН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ ДЕРЕКТЕРДІ ТАЛДАУ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2025-08-01)
Кайрат Иманбаев
;
Ақтоты Шайкулова
;
Кульжан Тогжанова
;
Айнур Искакова
;
Сырым Сейдазимов
Бұл мақалада уақыттық қатарлардағы (жылдық, айлық, тәуліктік, сағаттық, секундтық немесе жоғары жиілікті tick-деректер) өзгерістерді сипаттайтын мәндерді тегістеу мәселесі талданады. Бұрыннан қолданылып келе жатқанДәстүрлі тәжірибеде деректердегі қайталанатын құрылымдарды визуалды түрде айқындау үшін тарихи жылжымалы орташа мәндер жиі пайдаланылады. Алайда қарапайым жылжымалы орташа мәннің түрлі уақыт терезелерінде әртүрлі нәтижелер беруі тегістеу барысында бірмәнді шешім қабылдауды қиындатады. Осыған байланысты жұмыста тегістеудің балама тәсілі ретінде нейрондық желілерді қолдану қарастырылып, олардың мүмкіндіктері мен артықшылықтары сараланады. Зерттеу аясында нақты деректерді өңдеу барысында бірнеше тегістеу әдістері салыстырылды: қарапайым жылжымалы орташа (SMA), экспоненциалды жылжымалы орташа (EMA), сплайндық интерполяция және нейрондық желілер негізіндегі тегістеу. Әр әдіс арқылы тегістелген деректерді алу алгоритмдері әзірленіп, олар нақты деректердің визуалды интерпретациясын жақсартуға бағытталды. Шынайы деректер көбіне айқын емес, күрделі графиктер түзетіндіктен, визуалды талдау үшін тегістелген қатарларды қолдану трендтерді анықтауда, ауытқуларды бағалауда, маусымдық және циклдік үлгілерді зерттеуде және аналитикалық процестерді автоматтандыруда тиімді екені көрсетілді. Алынған нәтижелерге сәйкес, нақты деректер мен тегістелген қатарлардың графиктері бір-біріне толық сәйкес келмейді, сондай-ақ әр әдіс өз ерекшелігіне қарай түрлі формадағы тегістеу нәтижесін береді. Зерттеу барысында нейрондық желілер арқылы алынған тегістеу графигі нақты деректердің жалпы құрылымын басқа әдістермен салыстырғанда неғұрлым дәл бере алатыны байқалды. Сонымен қатар EMA әдісінің SMA-ға қарағанда қысқа мерзімді өзгерістерге жедел жауап беретіндігі анықталды, ал сплайндар мен нейрондық желілер деректердің икемді әрі күрделі трендтерін интерпретациялауда басымдыққа ие екені дәлелденді. Мақалада ұсынылған тәсілдер деректердегі қайталанатын ерекшеліктерді анықтау мәселесін компьютерлік модельдеу арқылы шешуге мүмкіндік беретіні көрсетілді.
Некоторые метрики заблокированы вашими
настройками согласия
АНАЛИЗ КАЧЕСТВА ВОЗДУХА В ГОРОДСКОЙ СРЕДЕ С УЧЕТОМ ВЛИЯНИЯ ЗЕЛЫХ НАСАЖДЕНИЙ И АРХИТЕКТУРНОЙ КОНФИГУРАЦИИ ЗДАНИЙ
(Mukhametzhan Tynyshbayev ALT University, 2025-08-03)
Перизат Омарова
;
Айсулу Атаниязова
;
Айнур Козбакова
;
Дидар Едилхан
;
Гүлайым Баекова
Загрязнение атмосферы — одна из наиболее острых экологических проблем современности, которая становится всё более серьёзной в условиях стремительного роста урбанизации и интенсивности дорожного движения. Выбросы автотранспорта — один из основных источников загрязнения, наносящего вред здоровью человека, особенно детям и пожилым людям. В данной работе рассматривается влияние особенностей городской планировки, ветрового режима и элементов зелёной инфраструктуры на распределение загрязняющих веществ в уличных каньонах. Результаты исследования показывают, что элементы зелёной инфраструктуры, такие как деревья, растительные барьеры и зеленые крыши, значительно снижают концентрацию загрязняющих веществ и улучшают естественную вентиляцию. Для количественной оценки этих процессов была разработана математическая модель, основанная на усреднённой по времени версии уравнений Навье–Стокса и моделях турбулентности k–ε Standard и RNG. Расчет был реализован с использованием алгоритма PISO в программной среде ANSYS Fluent 2020 R1. Проверка модели на тестовом примере Салима и др. (2011) показала хорошее соответствие экспериментальным данным, что подтверждает валидность метода и его применимость для анализа распределения загрязнения в городской среде.

Вестник КазАТК

Фильтры

Настройки

Сортировать по

результатов на странице