<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns="http://purl.org/rss/1.0/" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
  <channel rdf:about="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/12">
    <title>DSpace Собрание:</title>
    <link>http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/12</link>
    <description />
    <items>
      <rdf:Seq>
        <rdf:li rdf:resource="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5243" />
        <rdf:li rdf:resource="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5242" />
        <rdf:li rdf:resource="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5241" />
        <rdf:li rdf:resource="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5240" />
      </rdf:Seq>
    </items>
    <dc:date>2026-04-08T00:37:05Z</dc:date>
  </channel>
  <item rdf:about="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5243">
    <title>ПОВЫШЕНИЕ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ, НАДЕЖОСТИ И ЭКОНОМИЧНОСТИ ДЕЙСТВУЮЩИХ ТЭС</title>
    <link>http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5243</link>
    <description>Название: ПОВЫШЕНИЕ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ, НАДЕЖОСТИ И ЭКОНОМИЧНОСТИ ДЕЙСТВУЮЩИХ ТЭС
Авторы: Загребельна, Л.И.; Дыкун, Д.М.
Краткий осмотр (реферат): Изменение параметров работы топочных камер для сжигания мазута и природного газа позволяет повышать показатели работы электрических станций.  &#xD;
Паромеханические форсунки в топочных камерах без ухудшения распыливания позволяют достигать глубины регулирования, доходящей до 10% номинальной производительности. Они должны быть сконструированы так, чтобы при нагрузке выше 80% работать как механические, иначе – как паровые. Производительность форсунок 0,4-5,5 т/ч.</description>
    <dc:date>2016-10-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5242">
    <title>АНАЛОГОВА ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ</title>
    <link>http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5242</link>
    <description>Название: АНАЛОГОВА ЕЛЕКТРОМЕХАНІЧНА СИСТЕМА УПРАВЛІННЯ
Авторы: Васюченко, П.В.
Краткий осмотр (реферат): В даний час виробництво холоднокатаних листів, смуг і стрічок продовжує інтенсивно розвиватися. Основну масу (приблизно 80%) холоднокатаних листів становить низько вуглецевий конструкційна сталь товщиною 0,5÷2,5 мм, довжиною до 2300мм. Таку тонколистову сталь широко використовують в автомобілебудуванні, тому часто її називають автолистом. Ефективна працююча сучасна автоматизована система управління технологічним процесом, яка дозволяє одночасно з підвищенням якості прокату знизити число пропусків смуги, скоротити кількість клітей ще на стадії проектування прокатних станів і от же, знизити собівартість обладнання.</description>
    <dc:date>2016-10-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5241">
    <title>МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER</title>
    <link>http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5241</link>
    <description>Название: МОДЕЛИРОВАНИЕ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER
Авторы: Василец, Т.Е.; Иващенко, Д.В.
Краткий осмотр (реферат): Для определения показателей качества функционирования нейросетевой системы наведения и стабилизации с нейрорегулятором Model Reference Controller проведено моделирование системы при разных тестовых входных сигналах. На рис.1 показана структурная схема системы, разработанная в Simulink системы MATLAB. Схема включает блок нейрорегулятора Model Reference Controller, блоки генерации входного воздействия, блок построения графиков и блоки, которые относятся к объекту управления (Subsystem и интегрирующее звено).</description>
    <dc:date>2016-10-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
  <item rdf:about="http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5240">
    <title>ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER</title>
    <link>http://repo.uipa.edu.ua/jspui/handle/123456789/5240</link>
    <description>Название: ОБУЧЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ НЕЙРОРЕГУЛЯТОРА MODEL REFERENCE CONTROLLER
Авторы: Василец, Т.Е.; Ищенко, В.С.
Краткий осмотр (реферат): При синтезе нейрорегулятора Model Reference Controller с помощью пакета прикладных программ Neural Network Toolbox системы MATLAB вначале формируется статическая сеть, а затем выполняет построение динамической сети с заданным числом задержек по входу и выходу модели и регулятора [1]. Элементам матриц весов и смещений первого и второго слоя динамической сети присваиваются соответствующие значения матриц весов и смещений первого и второго слоёв первоначально созданной статической сети, а элементам матриц весов и смещений третьего и четвёртого слоя динамической сети присваиваются соответствующие значения матриц весов и смещений первого и второго слоя сети, соответствующей нейросетевой модели объекта управления, полученной при выполнении идентификации.</description>
    <dc:date>2016-10-01T00:00:00Z</dc:date>
  </item>
</rdf:RDF>

