Особливості використання нейромережевих технологій для керування робочими процессами бульдозерів GNSS-інтенсифікатором

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЄфименко, Олександр Володимирович
dc.contributor.authorПтушка, Анастасія Сергіївна
dc.contributor.authorЄфименко, Павло Олександрович
dc.contributor.authorYefymenko, Oleksandr
dc.contributor.authorPtushka, Anastasiia
dc.contributor.authorYefymenko, Pavlo
dc.date.accessioned2023-07-18T06:43:23Z
dc.date.available2023-07-18T06:43:23Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractЗастосування 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.uk_UK
dc.identifier.citationЄфименко, О. В. Особливості використання нейромережевих технологій для керування робочими процессами бульдозерів GNSS-інтенсифікатором / О. В. Єфименко, А. С. Птушка, П. О. Єфименко // Вiсник Харкiвського нацiонального автомобiльно-дорожнього унiверситету : зб. наук. пр. / М-во освiти i науки України, Харків. нац. автомоб.-дор. ун-т ; редкол.: А. Г. Батракова (гол. ред.) та iн. – Харкiв, 2023. – Вип. 101, т. 2. – C. 159–167.uk_UK
dc.identifier.issn2219-5548
dc.identifier.urihttps://dspace.khadi.kharkov.ua/handle/123456789/15669
dc.language.isoukuk_UK
dc.publisherХарківський національний автомобільно-дорожній університетuk_UK
dc.subjectGNSS-інтенсифікаторuk_UK
dc.subjectGPSuk_UK
dc.subjectнепромережені технологіїuk_UK
dc.subjectмови машинного навчанняuk_UK
dc.subjectалгоритмиuk_UK
dc.subjectпрограмні кодиuk_UK
dc.subjectPythonuk_UK
dc.subjectTensorFlowuk_UK
dc.subjectGNSS-intensifieruk_UK
dc.subjectunmediated technologiesuk_UK
dc.subjectmachine learning languagesuk_UK
dc.subjectalgorithms, program codesuk_UK
dc.subjectprogram codesuk_UK
dc.subject.doi10.30977/BUL.2219-5548.2023.101.2.159uk_UK
dc.subject.udc004.89uk_UK
dc.titleОсобливості використання нейромережевих технологій для керування робочими процессами бульдозерів GNSS-інтенсифікаторомuk_UK
dc.title.alternativeSpecial features of using neuronetwork technologies to control the work processes of bulldozers with a gnss-intensifieruk_UK
dc.typeArticleuk_UK

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Thumbnail Image
Назва:
23.pdf
Розмір:
631.42 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
2.9 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Випуск 101 Том 2