Труды сотрудников ИВМ СО РАН

w10=
Найдено документов в текущей БД: 12
   А2002
   Б916

    Влияние трещиноподобных дефектов на несущую способность элементов конструкций из бороалюминиевого композита
[Текст] : дис. ... канд. техн. наук : 01.02.06 / А.Е. Буров; Рук.работы В.В. Москвичев, Рук.работы И.И. Кокшаров ; Ин-т выч. моделирования. - Красноярск, 2002. - 137 с. : ил. -
УДК



Доп.точки доступа:
Москвичев, Владимир Викторович \конс.\; Кокшаров, Игорь Ильич \конс.\; Burov A.E.; Институт вычислительного моделирования Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

    Оценка и оптимизация долговечности и надежности при ресурсном проектировании сварных конструкций
[Текст] : статья / С. В. Доронин, В. В. Москвичев // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 1996. - № 3. - С. 38-42



Доп.точки доступа:
Москвичев, Владимир Викторович

    Остаточный ресурс потенциально опасных объектов и методы его оценки по критериям механики разрушения
[Текст] : статья / С. В. Доронин, А. М. Лепихин, В. В. Москвичев // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 1999. - № 11, Т. 65 . - С. 34-38



Доп.точки доступа:
Лепихин, Анатолий Михайлович; Москвичев, Владимир Викторович

    Моделирование и диагностика ультрахолодной лазерной плазмы
[Текст] : статья / А.П. Гаврилюк, И.В. Краснов, Н.Я. Шапарев // Вычислительные технологии. - 2009. - Т. 14, № 6. - С. 29-33. - Библиогр.: с. 32-33 . - ISSN 1560-7534

Полный текст

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44

Доп.точки доступа:
Краснов, Игорь Васильевич; Krasnov I.V.; Шапарев, Николай Якимович; Shaparev N.Ya.; Gavrilyuk A.P.

    Вероятностный анализ разрушения резервированных технических систем с учетом фактора перегрузки
[Текст] : статья / И.И. Кокшаров и др. // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. - 2008. - №.3. - С. 54-57



Доп.точки доступа:
Буров, Андрей Ефимович; Burov A.E.

    Живучесть поврежденных
[Текст] : тезисы доклада III Российской научно-технической конференции "Разрушение, контроль и диагностика материалов и конструкций" / С.В. Доронин // Уральский центр академического обслуживания. - Екатеринбург, 2007. - С. 23



Доп.точки доступа:
Doronin S.V.

    Оценка конструкционного риска при экспертизе безопасности технических устройств
[Текст] : тезисы доклада III Российской научно-технической конференции "Разрушение, контроль и диагностика материалов и конструкций" / А.М. Лепихин // Уральский центр академического обслуживания. - Екатеринбург, 2007. - С. 12



Доп.точки доступа:
Lepikhin A.M.

    Оценка остаточного ресурса при экспертизе промышленной безопасности технических устройств
[Текст] : тезисы доклада III Российской научно-технической конференции "Разрушение, контроль и диагностика материалов и конструкций" / А.М. Лепихин и др. // Уральский центр академического обслуживания. - Екатеринбург, 2007. - С. 59



Доп.точки доступа:
Черняев, Анатолий Петрович; Chernyaev A.P.; Чернякова, Наталья Александровна; Chernyakova N.A.; Lepikhin A.M.

    Диагностика сложных явлений на основе геометрического анализа изображений
[Текст] : статья / К. В. Симонов [и др.] // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева. - 2012. - Вып. 6(46). - С. 77-82



Доп.точки доступа:
Симонов, Константин Васильевич; Simonov K.V.; Зуев, Д.В.; Капсаргин, Ф.П.; Зуева, Л.Ф.; Кадена, Л.
614.446
О-62

    Определение химического состава мочевых камней методом двухэнергетической компьютерной томографии
[Текст] : статья / Любовь Федоровна Зуева, Федор Петрович Капсаргин, Константин Васильевич Симонов // Медицина и высокие технологии. - 2017. - № 4. - С. 13-20 . - ISSN 2306-3645
   Перевод заглавия: Determination of the chemical composition of urine stones by the method of two-energy computer tomography
УДК

Аннотация: Исследование посвящено разработке методики анализа и визуализации медицинских изображений при решении диагностических задач мочекаменной болезни на основе современных инструментальных средств.
The study is devoted to the development of methods for the analysis and visualization of medical images in solving diagnostic problems of urolithiasis based on modern instrumental tools.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Красноярский государственный медицинский университет имени профессора В.Ф. Войно-Ясенецкого

Доп.точки доступа:
Зуева, Любовь Федоровна; Zueva Lyubov Fedorovna; Капсаргин, Федор Петрович; Kapsargin Fyodor Petrovich; Симонов, Константин Васильевич; Simonov Konstantin Vasilievich

    Исследование особенностей функционирования гидроагрегатана основе комплексного анализа данных вибрационного контроля
[Текст] : статья / Татьяна Геннадьевна Пенькова, Анна Владимировна Коробко, Юрий Николаевич Валов // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2018. - № 12. - С. 36-45 . - ISSN 2073-0004
   Перевод заглавия: The study of features of hydraulic unit functioning based on the comprehensive analysis of vibration control system data
Аннотация: Оснащение гидроэлектростанций современными программно-аппаратными комплексами контроля технического состояния оборудования и накопленные объемы данных создают необходимые условия для разработки методов и технологий аналитического оценивания состояния оборудования на основе комплексного анализа данных мониторинга. В данной работе выполнено исследование особенностей поведения гидроагрегата в различных режимах путем применения методов интеллектуального анализа - метода главных компонент и кластерного анализа - к данным системы вибрационного контроля. В ходе исследования определены главные компоненты и выполнена их интерпретация с учётом вклада анализируемых параметров; на плоскости двух первых главных компонент построена пятикластерная структура, определяющая моменты времени с характерным поведением системы; выполнен анализ временных рядов контролируемых параметров в характерные моменты времени. Комплексный анализ мониторинговых данных позволил выявить особенности и закономерности в работе гидроагрегата, признаки взаимного влияния его конструктивных узлов, определить соотношения диапазонов значений ключевых параметров в различных режимах функционирования оборудования.
The level of modern software and hardware systems for monitoring the technical state of equipment at hydroelectric power plants as well as accumulated large amounts of data create the necessary conditions for development of methods and technologies for analytical assessment of the state of equipment based on comprehensive analysis of monitoring data. This paper presents the study of behavior features of the hydraulic unit in different modes by applying the data mining techniques - principal component analysis and cluster analysis - to data of the vibration control system. During the study the principal components have been selected and interpreted taking account of the contribution of the data attributes to the principal components; on the plane of two principal components the five-cluster structure has been constructed that describes the points in time with typical system behavior; the analysis of time series of controlled parameters at these characteristic points in time has been carried out. The comprehensive analysis of monitoring data has allowed us to discover the features and patterns in the functioning of the hydraulic unit, detect the character of influence of its constructive elements, identify the ratio of the ranges of key parameters values in various modes of equipment operation.

РИНЦ

Держатели документа:
АО “Красноярская ГЭС”
Институт вычислительного моделирования СО РАН

Доп.точки доступа:
Пенькова, Татьяна Геннадьевна; Penkova Tatiana Gennadievna; Коробко, Анна Владимировна; Korobko Anna Vladimirovna; Валов, Юрий Николаевич; Valov Yuriy Nikolaevich
004.932
В 94

    ВЫЧИСЛИТЕЛЬНАЯ МЕТОДИКА ОБРАБОТКИ МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ, ИСПОЛЬЗУЯ ВЕЙВЛЕТ И НЕЙРОСЕТИ
[Текст] : статья / Юсиф Ахмед Хамад [и др.] // Медицина и высокие технологии. - 2018. - № 3. - С. 5-13 . - ISSN 2306-3645
   Перевод заглавия: COMPUTATIONAL PROCESSING TECHNIQUE MEDICAL IMAGES USING WAVELET AND NEURAL NETWORKS
УДК

Аннотация: В статье представлен подход к диагностике опухоли молочной железы - вычислительная методика поэтапной классификации с использованием искусственной нейронной сети (машинное обучение) и выявление опухоли молочной железы для медицинской визуализации с помощью методов пороговой сегментации и метода нечеткой кластеризации С-средних.
This paper presents an innovative approach to the diagnosis of breast tumor - a computational methodology for stage classification using artificial neural network (learning machine) and to detect Breast Tumor through thresholding and fuzzy C-means clustering methods for medical imaging application.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Институт космических и информационных технологий Сибирского федерального университета

Доп.точки доступа:
Хамад, Юсиф Ахмед; Hamad Yousif Ahmed; Кириллова, Светлана Владимировна; Kirillova Svetlana Vladimirovna; Курако, Михаил Александрович; Kurako Mikhail Aleksandrovich; Симонов, Константин Васильевич; Simonov Konstantin Vasilyevich