В работе предложена модель контура с пульсирующей циркуляцией жидкого теплоносителя для охлаждения масляного трансформатора и исследована зависимость коэффициента теплопередачи от частоты пульсации жидкости в нагреваемом контуре. В результате проведенных экспериментов установлено, что амплитуда давлений остается практически неизменной до частоты 0,45 Гц, затем резко уменьшается и при частоте 0,9 Гц составляет примерно 12,5 кПа. Также установлено, что в нагреваемом контуре (1 контур) разность температур превышает разность температур в греющем контуре (2 контур), что связано с тем, что скорость течения жидкости в греющем контуре превышает скорость течения в нагреваемом контуре. Проведенный теоретический расчет показал, что в предложенной модели коэффициент теплопередачи достигает максимума при частоте пульсации 0,6 Hz и составляет 133,675 Вт/м2К .

Ключевые слова: энергоэффективность, масляный трансформатор, рекуперация тепла, теплообменник, охлаждение трансформатора

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.4.2 - Электротехнические комплексы и системы

В статье рассмотрены особенности формирования и функционирования террористического подполья в Дагестане. Исследованы перспективы республиканского бандподполья во втором десятилетии XXI века.
Ключевые слова: террористическое подполье, социальный протест, религиозные радикалы.

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В данной статье предлагается принцип улучшения скорости обучения и обобщающих способностей нейронной сети за счёт сокращения области значений, принимаемых нейронной сетью. На основе данного метода предложена новая модификация нейронных сетей – нейронные сети с модулем обратной вейвлет-декомпозиции сигнала. На примере задачи распознавания речи произведён анализ предлагаемого метода. Эффективность метода подтверждается результатами имитационного моделирования на ЭВМ.
Ключевые слова: нейронные сети, распознавание речи, вейвлет, вейвлет-преобразование, вейвлет-анализ, задача распознавания звука № гос. регистрации 0420900096\0001

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ

В  данной  статье  предлагается анализ градиента для некоторых случаев нейронных  сетей  с  вейвлет  и  вейвлет-подобным разложением целевого вектора   -  нового   типа  нейронной  сети,  специализированного  на распознавании  речи и преобразовании сигнала, и позволяющего увеличить скорость и качество обучения по сравнению со стандартным перцептроном. Посредством  этого  анализа  показывается,  что  в  достаточно широких рамках   нейронные   сети   с   вейвлет-разложением  целевого  вектора эффективнее стандартного многослойного перцептрона.
Ключевые слова: НСВЦ,   НСВПЦ,  нейронные  сети  с  вейвлет-подобным  преобразованием целевого  вектора, нейронные  сети  с  вейвлет преобразованием целевого вектора, эффективность нейронных сетей, распознавание речи № гос. регистрации 0420900096\0005

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ