Перегляд за Автор "Yefymenko, Pavlo"

Зараз показуємо 1 - 2 з 2

Особливості використання нейромережевих технологій для керування робочими процессами бульдозерів GNSS-інтенсифікатором
(Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2023) Єфименко, Олександр Володимирович; Птушка, Анастасія Сергіївна; Єфименко, Павло Олександрович; Yefymenko, Oleksandr; Ptushka, Anastasiia; Yefymenko, Pavlo
Застосування GNSS і систем інтелектуального керування робочими процесами землерийних машин дає змогу більш точно визначити місце розташування й висоту робочого органа, що сприяє більш ефективній роботі бульдозера. GNSS може забезпечити високу точність вимірювань розташування бульдозера, що допомагає оптимізувати процес роботи й мінімізувати витрати часу на профілювання та вирівнювання поверхні. За допомогою машинного навчання бульдозер може автоматично аналізувати дані GNSS і приймати рішення про оптимальну траєкторію руху для досягнення потрібної точності та швидкості роботи, це підвищує ефективність дії машини, завдяки чому скорочуються терміни і вартість будівельних робіт. У статті розглянуто алгоритми й програмні коди, що можуть бути застосовані для автоматизованого керування робочими процесами землерийних машин із використанням штучного інтелекту. Запропоновано конкретну реалізацію мовами програмування Python та TensorFlow, проаналізовано основні алгоритми й показано необхідність врахування параметрів робочого процесу на машинне навчання.
Особливості випробувань системи управління бульдозером із GPS-інтенсифікатором
(Харківський національний автомобільно-дорожній університет, 2022) Єфименко, Олександр Володимирович; Плугіна, Тетяна Вікторівна; Єфименко, Павло Олександрович; Yefymenko, Oleksandr; Pluhina, Tetiana; Yefymenko, Pavlo
Розглянуто задачу позиціонування робочого органу бульдозера в режимі реального часу. Розроблено методику проведення польових випробувань традиційного бульдозера та бульдозера з інтенсифікатором GPS. Проведено випробування системи управління бульдозером із GPS-інтенсифікатором. Проведено порівняльний аналіз та техніко-економічне обґрунтування результатів дослідження. Доведено, що інтелектуальні компоненти систем оброблення інформації дозволяють підвищити продуктивність машини.