Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, доктор наук Шевнина Юлия Сергеевна
Шевнина Юлия Сергеевна
доктор наук
2022
- Специальность ВАК РФ00.00.00
- Количество страниц 243
Оглавление диссертации доктор наук Шевнина Юлия Сергеевна
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И СПОСОБОВ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ
1.1 Характеристические особенности автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике с учетом нелинейности
1.2 Исследование существующих моделей нелинейных систем различной сложности
1.3 Аналитический обзор современных математических методов решения для различных моделей нелинейных систем
1.4 Аналитический обзор существующих способов представления состояния нелинейных систем
1.5 Постановка задачи диссертационной работы 29 Выводы по главе 1 32 ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ НА ОСНОВЕ ПРИНЦИПОВ ИЕРАРХИЧНОСТИ И ДЕКОМПОЗИЦИИ
2.1 Принципы декомпозиции автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике
2.2 Разработка методики декомпозиции автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике с использованием процессного подхода и положений теории систем
2.3 Разработка обобщенной математической модели автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике
2.4 Разработка алгоритма управления неустойчивым состоянием, обеспечивающего перевод автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике в устойчивое состояние
2.5 Разработка метода оценки управляемости и наблюдаемости автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике 65 Выводы по главе
ГЛАВА 3. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ РАЗЛИЧНОЙ СЛОЖНОСТИ 69 3. 1 Разработка математического описания граничных состояний автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике и условий их возникновения
3.2 Разработка математического описания изменения состояния автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике под внешним управляющим воздействием
3.3 Разработка алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике
3.4 Разработка алгоритма принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей автоматизированных производственных процессов 89 Выводы по главе 3 98 ГЛАВА 4. ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СМАРТ-СТРУКТУР ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ
4.1 Особенности и характеристики взаимодействия объектов автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике
4.2 Разработка процессных моделей интерфейсов и ролей объектов автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике
4.3 Разработка математических моделей поведения объектов автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике в исключительных ситуациях
4.4 Разработка методики моделирования и построения смарт-структур для обеспечения управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике 127 Выводы по главе 4 130 ГЛАВА 5. ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛИ СМАРТ-СТРУКТУРЫ
ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕН- 131 НЫМИ ПРОЦЕССАМИ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ
5.1 Разработка архитектуры смарт-структуры для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике
5.2 Оценка состояния автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике на основе методов машинного обучения
5.3 Оценка точности прогноза динамики поведения автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике с использованием смарт-струк-туры 146 Выводы по главе 5 149 ГЛАВА 6. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ТЕОРЕТИЧЕСКИХ И ПРАКТИЧЕСКИХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ
6.1 Реализация смарт-структуры на примере управления автоматизированным процессом подготовки специалистов микроэлектронике
6.2 Эффективность использования смарт-структуры управления автоматизированным процессом подготовки специалистов микроэлектронике
6.3 Экспериментальное исследования и оценка эффективности полученных результатов для различных предметных областей 176 Выводы по главе 6 178 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 180 СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 184 Приложение А. Акты внедрения результатов диссертационной работы 207 Приложение Б. Фрагмент программного кода модуля анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированного производственного процесса в микроэлектронике
Рекомендованный список диссертаций по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Информационно-измерительные и управляющие системы производственными процессами для микро-и наноэлектроники2024 год, доктор наук Шевнина Юлия Сергеевна
Разработка системы автоматизированного управления процессами биосорбции серебра: модели, алгоритмы и программы2012 год, кандидат технических наук Новаковская, Анна Олеговна
Разработка системы управления отделением синтеза производства винилацетата1984 год, кандидат технических наук Даниелян, Амаяк Суренович
Построение эффективных автоматических технологических процессов на основе их моделирования в замкнутых эксплуатационных областях2001 год, доктор технических наук Акаев, Александр Борисович
Методики, модели и алгоритмы комплексной многокритериальной оптимизации автоматизированных технологических систем2014 год, кандидат наук Пайе Тэйн Наинг
Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике»
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность работы. В настоящее время при автоматизации технологических процессов и производств широкое распространение получили смарт-струк-туры, состоящие из сотен взаимодействующих друг с другом элементов и устройств, управление которыми подчиняется законам нелинейной динамики [10-12, 21, 24, 72, 81]. В частности, для обеспечения управления автоматизированными производственными процессами (АПП) в микроэлектронике (МЭ) в канале информационного обмена, связывающего автоматизированную систему управления (АСУ), автоматизированную систему оперативно-диспетчерского управления (АСОДУ), систему автоматизированного проектирования (САПР) с библиотекой выпускаемых больших интегральных схем (БИС), автоматизированную систему комплексного учета (АСКУ), автоматизированную систему управления технологическим процессом (АСУТП), предусматривается наличие смарт-структуры, включающей характерные для Индустрии 4.0 элементы: анализ больших данных, искусственный интеллект, системную интеграцию, облачные вычисления и др. (рис. 1).
Рис.1. Функционал взаимодействия автоматизированных систем и смарт-структуры
(в терминах парадигмы Индустрия 4.0)
По данным исследовательской компании IDC объем смарт-структур за 2021
год увеличился на 4,5% по сравнению с 2020 годом и составил 801,5 млн. штук. В IDC считают, что объем смарт-структур продолжит расти в среднем на 12,5% в год [63]. Для повышения эффективности их использования, в частности, МЭ требуются дополнительные исследования в области моделирования нелинейного технологического процесса, позволяющие разработать методологию применения нелинейной динамики к АПП МЭ с учетом всех его характеристик и состояний с приемлемой погрешностью.
Вопросам нелинейной динамики посвятили свои труды известные зарубежные и русские ученые и инженеры Дж.Д. Биркгоф, И.Р. Пригожин, Г. Хакен, W. Freeman, J. Kelso, Н.Е. Жуковский, Л.И. Мандельштам, Н.Н. Боголюбов, А.Н. Колмогоров, В.Н. Рубановский, В.И. Арнольд, Ю.С. Ильяшенко, С.П. Капица, А.М. Ляпунов, Г.Г. Малинецкий, Н.В. Кузнецов, Н.Д. Дубовой, Л.Г. Гагарина, и др [60-82].
В связи с взрывным развитием информационных технологий во всех областях человеческой деятельности и, соответственно, повышением турбулентности в финансово-экономической сфере и в то же время износом и моральным старением основных фондов производства, в том числе и МЭ, нелинейность всех перечисленных составляющих становится критическим параметром (особенно человеческий фактор), что влечет за собой техногенные катастрофы.
На основании вышесказанного отсутствие единых методологических подходов к исследованию и моделированию АПП МЭ различной сложности, тем более, для создания смарт-структур информационного обмена, порождает проблемную ситуацию: существующие математические модели и представления АПП МЭ являются тормозом развития промышленности [77]. Причинами проблемной ситуации является упрощение, потеря полноты представления АПП вообще и в МЭ, в частности; а также исключение из рассмотрения нелинейных составляющих АПП.
Таким образом, решение проблемы управления АПП МЭ на основе теоретических основ, базисом которых являются новые методы, модели и алгоритмы представления, управления, анализа и прогнозирования состояния АПП с применением аппарата нелинейной динамики для создания смарт-структур, является своевременным и актуальным.
Объект и предмет исследований
Объектом исследований является управление автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике.
Предметом исследований являются теоретические основы (методы, модели и алгоритмы представления, управления, анализа и прогнозирования) построения смарт-структур.
Целью диссертации является создание теоретических основ построения смарт-структур для управления АПП МЭ, позволяющих учитывать нелинейные факторы автоматизированных процессов, обеспечивать их адаптивность к изменению производственных параметров и устойчивость в состоянии хаоса.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе решаются следующие задачи:
1. Аналитический обзор современных методов, моделей и способов представления состояния АПП МЭ.
2. Разработка теоретических основ моделирования АПП МЭ с использованием принципов иерархичности, декомпозиции и нелинейной динамики.
3. Разработка математического описания состояния АПП МЭ и прогнозирование его динамики на основе специализированных алгоритмов.
4. Разработка принципов построения смарт-структур для обеспечения управления АПП МЭ.
5. Практическая реализация модели смарт-структуры для управления АПП
МЭ.
6. Экспериментальные исследования и оценка эффективности теоретических и практических результатов диссертационной работы.
Методы исследований. Для достижения поставленной цели и решения задач диссертационной работы использовались методы объектно-ориентированного анализа и проектирования, теории информации, теории множеств и графов, системного анализа, теории автоматического управления, теории дифференциальных уравнений, дискретной математики, нелинейной динамики, теории хаоса и теории фракталов.
Для оценки точности разработанных методов и моделей представления АПП МЭ использовались методы информационного поиска, имитационного моделирования, методы теоретического исследования и постановки эксперимента.
Научная новизна. Диссертационная работа представляет собой совокупность научно обоснованных теоретических и технических разработок, направленных на повышение эффективности АПП МЭ за счет управления процессами с помощью смарт-структур, теоретической основой которых является математический аппарат нелинейной динамики, реализующий разработанные алгоритмы, модели и методики. В процессе исследований получены следующие новые научные результаты:
1. Предложена методика декомпозиции АПП МЭ, представляющая подпроцессы как объекты управления с заданными граничными условиями с учетом основных положений системного анализа. Применение методики позволяет моделировать поведение подпроцессов АПП и определять для них управляющее воздействие.
2. Разработана обобщенная математическая модель АПП МЭ различной сложности, включающая формализацию хаотического состояния процесса с использованием аппарата теории множеств, графов, алгебраических систем и фракталов в терминах объектно-ориентированной парадигмы. Обобщенная математическая модель подтверждает иерархичность АПП МЭ и позволяет определять динамику поведения процесса в любой момент времени.
3. Разработан алгоритм управления АПП МЭ в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод АПП МЭ в состояние устойчивое. Алгоритм основан на анализе характеристик АПП МЭ и позволяет создавать инициируемый хаос как эффективное средство повышения устойчивости АПП.
4. Предложен метод оценки управляемости и наблюдаемости АПП МЭ на основе дополненных свойствами обобщенной математической модели АПП МЭ критериев и теорем теории автоматического управления, позволяющий оценить управляемость и наблюдаемость АПП МЭ как в целом, так и покомпонентно. Осуществлена программная реализация метода (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619223, 19.05.2022).
5. Разработано математическое описание граничных состояний АПП МЭ, условий их наступления, динамики изменения состояния АПП при внешнем управляющем воздействии. Математическое описание основано на результатах исследования поведения физической модели, состоящей из простейшего рычага I типа, точка опоры которого соединена с закрепленными пружинами.
6. Предложен алгоритм анализа и прогнозирования изменения состояния АПП
МЭ различной сложности, обеспечивающий условия формирования и корректировки управляющего воздействия. Алгоритм основан на сопоставлении текущих характеристик АПП с накопленными ранее характеристиками наблюдаемого или референтного процесса. Осуществлена программная реализация алгоритма (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619755, 26.05.2022).
7. Разработан алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей АПП МЭ. Алгоритм основан на анализе требуемых результатов завершения процесса и критерия принятия решения, что позволяет уменьшить количество альтернатив, снизить неопределенность и более чем в 3 раза повысить эффективность принятия решения. Осуществлена программная реализация алгоритма (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022618378, 06.05.2022).
8. Разработана методика моделирования и построения смарт-структуры на основе предложенных моделей и алгоритмов для АПП МЭ, использующая утверждения и теоремы дискретной математики, теории множеств и графов. Применение методики позволяет учесть специфику конкретного АПП МЭ: назначение, ограничения, нелинейность. Методика моделирования и построения смарт-структур позволяет на 50% эффективнее разрабатывать и исследовать АПП МЭ различной сложности по сравнению с существующими методами.
9. Разработана архитектура смарт-структуры для управления АПП МЭ, позволяющая определить состав характеристик, компонентов и алгоритмов смарт-струк-туры для управления производством с точностью оценки состояния процесса и прогноза его динамики более 90%. Осуществлена программная реализация смарт-струк-туры (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022618445, 06.05.2022).
Достоверность новых научных результатов подтверждается оценочными критериями, теоретическими расчетами, а также экспериментальными результатами, полученными при использовании разработанных методов, моделей и алгоритмов представления, управления, анализа и прогнозирования состояния АПП МЭ с применением аппарата нелинейной динамики для создания смарт-структур на предприятиях МЭ. Достоверность подтверждается хорошим совпадением
теоретически рассчитанных и практически полученных данных, что доказывает корректность предложенной автором теории.
Теоретическая и практическая значимость работы заключается в том, что основные положения, выводы и рекомендации ориентированы на широкое применение предложенных моделей, алгоритмов и методики для управления АПП МЭ с помощью смарт-структур, а также для создания цифровых двойников, разработки интеллектуальных систем прогнозирования, рекомендаций и принятия решений в различных предметных областях.
Результаты исследования доведены до конкретных алгоритмов, моделей и программного обеспечения. Самостоятельное практическое значение имеют:
- методика декомпозиции АПП МЭ, позволяющая получить иерархическую модель процессов с выделением входных, выходных, управляющих и обеспечивающих потоков, что позволяет повысить его управляемость, а также эффективность функционирования и прогнозирования динамики изменения состояния;
- обобщенная математическая модель АПП МЭ, позволяющая выделить основные характеристики процесса и их влияние друг на друга, и как следствие, на динамику изменения его состояния;
- алгоритм управления АПП МЭ в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод процесса в устойчивое состояние;
- математическое описание состояния и изменения состояния АПП МЭ при внешнем управляющем воздействии;
- алгоритм анализа и прогнозирования изменения состояния АПП МЭ, позволяющий повысить эффективность принимаемых решений и проектировать эффективные кортежи характеристик АПП для получения требуемых результатов с точностью более 90%;
- алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей АПП МЭ. Алгоритм позволяет в 3 раза повысить эффективность принятия решения;
- методика моделирования и построения смарт-структур на основе предлагаемых методов, моделей и алгоритмов для конкретного АПП МЭ. Методика моделирования и построения смарт-структур позволяет на 50% эффективнее разрабатывать
и исследовать АПП МЭ различной сложности по сравнению с существующими методиками;
- архитектура смарт-структуры для управления АПП МЭ;
- пилотная реализация смарт-структуры управления процессом подготовки специалистов МЭ, позволившая на 83% повысить эффективность подбора программ повышения квалификации; на 39% - эффективность подбора кадров по сравнению с традиционными методами.
Показатели эффективности верифицированы имитационным моделированием и экспериментами.
Результаты диссертационной работы использованы при выполнении ряда НИР, в том числе «Разработка установки безмасочной рентгеновской нанолитогра-фии на основе МЭМС динамической маски для формирования наноструктур с размерами от 13 нм и ниже на базе синхротронного и/или плазменного источника», НИР «Разработка и создание универсальной открытой программно-аппаратной платформы для проектирования устройств обработки потокового видео для беспилотных летающих аппаратов мониторинга экологической ситуации и состояния природных объектов» в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2021 годы», проекта «Приоритет 2030».
Диссертационная работа выполнялась в соответствии с планом научно-технических исследований института «Системной и программной инженерии и информационных технологий» НИУ МИЭТ. Все работы по программной реализации предложенных в работе моделей, методов и алгоритмов проводились под руководством или непосредственном участии автора.
Результаты диссертационной работы используются в дисциплинах «Теория систем и системный анализ», «Функциональное и логическое программирование», «Разработка программного обеспечения информационных систем», «Программная инженерия управляющих систем», «Проектирование и архитектура программных систем».
Практическая значимость подтверждена актами внедрения результатов диссертационной работы в ГП «Микрон», ООО Фирма «Анкад», ГАОУ ВО МГПУ, ООО «НМ-Тех», НИУ МИЭТ, ООО «ХайТекДиджит», ООО «Robots and ME».
Личный вклад автора. Все основные результаты диссертационной работы получены автором лично. К ним относятся следующие:
- методика декомпозиции АПП МЭ;
- обобщенная математическая модель АПП МЭ;
- алгоритм управления АПП МЭ в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод процесса в устойчивое состояние.
- метод оценки управляемости и наблюдаемости АПП МЭ;
- математическое описание состояния и изменения состояния АПП МЭ при внешнем управляющем воздействии;
- алгоритм анализа и прогнозирования изменения состояния АПП МЭ;
- алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей АПП МЭ;
- архитектура смарт-структуры для управления АПП МЭ;
- пилотная реализация смарт-структуры на примере управления АПП подготовки специалистов для микроэлектроники.
Автор диссертации принимал непосредственное участие в проведении имитационного моделирования, в экспериментах и внедрении результатов диссертационных исследований. В работах в соавторстве автору принадлежит не менее 80% результатов.
Автор диссертации является лауреатом премии Правительства РФ в области образования за 2010 год за инновационную разработку «Программно-методический комплекс для создания электронных образовательных сред, управления учебным процессом и индивидуальной работой обучающихся». Распоряжение Правительства Российской Федерации от 25 октября 2010 г. № 1868-р г. Москвы.
Научные положения, выносимые на защиту
1. Обоснование необходимости разработки теоретических основ построения смарт-структур для управления АПП МЭ, полученное на основе аналитического обзора существующих методов, моделей, способов представления производственных процессов с учетом характеристических особенностей аппарата нелинейной динамики.
2. Методика декомпозиции АПП МЭ, основанная на принципах иерархично-
сти процесса и учитывающая его ограничения и нелинейность, позволяющая в отличие от существующих представить подпроцессы как объекты управления с определенными граничными условиями с учетом основных положений системного анализа.
3. Теоретические основы математического моделирования АПП МЭ различной сложности, учитывающие особенности хаотического состояния автоматизированного процесса для разработки математической модели АПП МЭ в терминах объектно-ориентированной парадигмы с использованием теории множеств, графов, алгебраических систем, теории хаоса и фракталов.
4. Формализованное представление условий возникновения хаотического состояния процесса, которое легло в основу разработанного алгоритма управления АПП МЭ в неустойчивом состоянии, обеспечивающего перевод процесса в состояние устойчивое.
5. Дополненные свойствами обобщенной математической модели АПП МЭ критерии устойчивости и наблюдаемости теории автоматического управления и основанный на них метод оценки управляемости и наблюдаемости АПП МЭ, позволяющий оценить управляемость и наблюдаемость АПП как в целом, так и покомпонентно отдельных компонентов.
6. Результаты исследования поведения физической модели, состоящей из рычага и системы пружин, при внешнем управляющем воздействии и полученное на их основе математическое описание граничных состояний, условий их наступления и изменения состояния АПП МЭ.
7. Теоретические основы анализа и прогнозирования изменения состояния АПП МЭ различной сложности, позволяющие определять условия формирования и корректировки управляющего воздействия. Базисом разработанных теоретических основ является математический аппарат теории фракталов, а прогнозируемым состоянием является аттрактор системы итерированных функций состояния АПП.
8. Принципы формирования альтернатив и критерий принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей АПП МЭ. Полученный на основе разработанных принципов алгоритм позволяет более чем в 3 раза повысить эффективность принятия решения в условиях неопределенности.
9. Принципы моделирования и построения смарт-структур на основе разработанных методов, моделей и алгоритмов для управления конкретным АПП МЭ с учетом назначения, ограничений и нелинейности.
10. Программная реализация архитектуры смарт-структуры для управления АПП МЭ, позволяющая определить программно-аппаратный состав смарт-струк-туры для обеспечения точности оценки состояния АПП МЭ и прогноза его динамики более 90%.
11. Результаты экспериментальных исследований и верификация предложенных теоретических основ построения смарт-структур для управления АПП МЭ, подтверждающих эффективность использования смарт-структур, а именно, повышение эффективности подбора программ повышения квалификации на 83%; увеличение эффективности подбора кадров на 39% по сравнению с традиционными методами. Разработанные методы, модели и алгоритмы на 50% эффективнее существующих.
Апробация работы и публикации
Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на 30 всероссийских и международных конференциях, в т.ч.: XXII Международной научной конференции «Системы компьютерной математики и их приложения» (Смоленск, 2022); III Международной научно-практической конференции «Диалог культур. Культура диалога: цифровые коммуникации» (Москва, 2022); III Международной научно-практической конференции «Высокотехнологичное право: генезис и перспективы» (Москва, 2022); CAMSTech-II 2021: Современные достижения в области материаловедения и технологий (Красноярск, 2021); APITECH-III -2021: Прикладная физика, информационные технологии и инжиниринг (Красноярск, 2021); International Scientific Forum on Sustainable Development and Innovation (Красноярск, 2021); IEEE Russia Section Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering Conference (ElConRus) (Москва, 2021); Национальной (Всероссийской) научно-практической конференции «Модели инновационных решений повышения конкурентоспособности отечественной науки» (Омск, 2021); Всероссийской научной конференции «Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции (RCDL'2006) (Суздаль, 2006); Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2006);
Международной научно-методической конференции «Новые информационные технологии в университетском образовании» (Кемерово, 2006); Международной конференции «Современное образование: содержание, технологии, качество» (С.-Петербург, 2006); Научно-практической конференции «Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития» (Одесса, 2005); Международной научно-практической конференции «Новые образовательные технологии в вузе» (Екатеринбург, 2005).
Материалы диссертации опубликованы в 59 печатной работе, из них 22 статьи в рецензируемых журналах, в том числе индексируемых в Scopus, объектов интеллектуальной собственности - 7.
Структура и объем диссертации
Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, библиографии и приложений. Общий объем диссертации - 243 страница, из них - 206 страницы основного текста, в том числе 57 рисунков, 9 таблиц. Библиография содержит 235 наименований на 23 страницах.
ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННЫХ МЕТОДОВ, МОДЕЛЕЙ И СПОСОБОВ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ
1.1 Характеристические особенности автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике с учетом нелинейности
Нелинейная система - это объект или процесс, состояние которого зависит от совокупности внешних факторов в некоторые моменты времени и определяется системой дифференциальных уравнений различного порядка [65].
Математическое моделирование нелинейных систем является междисциплинарным инструментом исследования разнообразных процессов в различных предметных областях: физике, математике, информатике, биологии, психологии, социологии, медицине и др.
т-ч и о
В процессе развития нелинейной динамики, синергетики и исследования нелинейности различных процессов получены математические модели для физических (механических) динамических систем различной сложности. Дальнейшая работа в этом направлении позволила сделать вывод, что выделенные закономерности в поведении технических нелинейных систем присущи и системам другой природы: социальным, экономическим, биологическим, управленческим. Основной сложностью в процессе исследования подобных систем является построение адекватной математической модели с приемлемой погрешностью, учитывающей характеристики самой системы и внешнего воздействия [64, 65, 68, 90, 92-95].
Первые математические модели на основе нелинейных дифференциальных уравнений, которые полностью учитывают динамику состояния процесса с учетом его нелинейности, получены для простых механических систем [40, 103, 107, 154]. Полученная дифференциальная система уравнений содержит зависимости и коэффициенты, которые полностью определяются постановкой задачи и заданным уровнем точности модели, и, кроме того, вычисляются эмпирически. В процессе применения данных моделей к более сложным процессам выявлено, что определение зависимостей и коэффициентов уравнений является нетривиальной задачей и требует дополнительных исследований. Это относится к сложным полигармоническим
устойчивым и неустойчивым режимам, бифуркации, странному аттрактору, т.е. тем режимам, которые не могут быть исследованы в рамках линейного и квазилинейного подхода [69].
Наблюдаемое подобие нелинейности (циклическое развитие, бифуркация, хаос, потеря устойчивости и управляемости и др.) в технических, физических, биологических, психологических и социально-экономических системах позволяет сформулировать задачу для исследования и разработки обобщенной математической модели динамических процессов. Признаки физических автоколебаний присутствуют в большинстве циклов экономического и социального развития. Регулярные воздействия окружающей среды на хозяйственные и сельскохозяйственные процессы аналогичны периодическим воздействиям на физическую систему при вынужденных колебаниях [80, 81, 83]. Подобным образом можно выделить сходства сложных нелинейных систем, аналогичные полигармоническим возмущениям, потери динамической устойчивости и переходу к хаосу, переход от хаоса к упорядоченному движению в физических системах.
В процессе исследования было выявлено, что хаос является естественной формой развития динамических систем различной природы и сложности [71, 74, 81, 88]. Подавление хаоса за счет диссипации энергии, плановости, ввода дополнительных условий и ограничений приводит к устранению нелинейности и переходу к простым режимам функционирования - деградации системы. При переходе нелинейной системы от хаоса к упорядоченному устойчивому состоянию появляются новые перспективные, эффективные состояния и режимы. Следовательно, состояние хаоса должно отражаться в моделях динамических систем различной природы и сложности, в том числе со способностью к самоорганизации.
В настоящее время для моделирования динамических систем используется конструктивный подход с элементами численных методов [60, 65, 87, 103,]. При использовании численных методов функциональные зависимости и значения коэффициентов определяются по исходным данным характеристик состояния системы и окружающей среды. При моделировании сложных динамических систем используются сплайны, поскольку реальные зависимости не могут быть аппроксимированы стандартными функциями с приемлемой погрешностью. На сегодняшний день дан-
Похожие диссертационные работы по специальности «Другие cпециальности», 00.00.00 шифр ВАК
Управление субъектами агропромышленного комплекса с помощью нейронных сетей и технологий извлечения знаний из массивов статистических данных2013 год, кандидат наук Захаров, Дмитрий Никанорович
Синтез оптимальных и робастных алгоритмов с параллельной обработкой информации для задач децентрализованного управления динамическими системами2005 год, доктор технических наук Лыченко, Наталья Михайловна
Технология автоматизации функционального проектирования и исследования сложных динамических объектов: На примере электромеханических систем1999 год, доктор технических наук Колганов, Алексей Руфимович
Оптимальное управление распределенными системами с подвижными источниками энергии: На примере электротепловых систем1999 год, доктор технических наук Бадамшин, Рустам Ахмарович
Синтез нелинейных автоматических систем на основе качественного анализа структуры фазовых пространств2006 год, кандидат технических наук Девятов, Максим Александрович
Список литературы диссертационного исследования доктор наук Шевнина Юлия Сергеевна, 2022 год
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Шевнина Ю.С. Метод декомпозиции сложной нелинейной системы на основе процессного подхода // Системы управления и информационные технологии, №3(85),
2021. - С. 24-29.
2. Шевнина Ю.С. Иерархическая модель нелинейной динамической системы // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики, №8, 2021. - С. 135-139.
3. Шевнина Ю.С. Метод оценки состояния нелинейной системы на основе логического анализа данных // Известия вузов. Электроника, Т. 27 №3. 2022, С. 407-415.
4. Шевнина Ю.С. Автоматизация оценки состояния электросети в удаленных районах России с использованием смарт-структур // Программные продукты и системы.
2022. Т. 35. №2. С. 197-206.
5. Шевнина Ю.С. Способ автоматизации удаленного взаимодействия участников образовательного процессы // Автоматизация. Современные технологии, №1. 2022, С. 2133.
6. Шевнина Ю.С. Автоматизация мониторинга параметров производственной среды с использованием смарт структур // Автоматизация. Современные технологии, №2. 2022, С. 47-59.
7. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г. Подходы к автоматизации процессов центров коллективного проектирования микроэлектроники // Информационные технологии и вычислительные системы, №4, 2021. - С. 3-16.
8. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г., Чирков А.В., Миронов Н.С. Особенности организации доступа в автоматизированных информационных системах на основе принципов нелинейной динамики // Вестник воронежского технического государственного университета, Том 17 (№4), 2021 - С. 50-57.
9. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г., Чирков А.В., Миронов Н.С. Разработка средств автоматизации управления биржевыми курсами на основе методов нелинейной динамики // Моделирование систем и процессов. Том 14 (выпуск 4), 2021. С. 73-79.
10. Шевнина Ю.С., Томишинец А.М. Автоматизация семантического анализа информации на естественном языке в результатах поисковой выборке // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс, Т. 10 №4(56), 2021, С. 35-39.
11. Шевнина Ю.С., Буравов А.Н. Разработка автоматизированной системы учета рабочего времени сотрудников предприятия // Программные продукты и системы. Т. 35. № 1, 2022. С. 561-566
12. Шевнина Ю.С., Константинов В.В. Автоматизация оценки профессиональных качеств и компетенций сотрудников предприятия // Вестник Астраханского государственного технического университета, Том 2021 Номер 2 (72). С. 7-14.
13. Шевнина Ю.С. Метод адаптации интерфейсов пользователей на терминологию предметной области в системах формирования и использования распределенных гетерогенных информационных ресурсов // Наука и образование. №1, 2010. С. 15-21.
14. Шевнина Ю.С. Моделирование пользовательских интерфейсов в системах формирования и использования распределенных гетерогенных информационных ресурсов // Актуальные инновационные исследования: наука и практика, №1, 2010. С. 5-15.
15. Шевнина, Ю.С., Игнатова И.Г. Метод формирования целевых Web-интерфейсов для работы с информационными ресурсами // Известия высших учебных заведений. Электроника, № 4, 2007. С. 65-70.
16. Шевнина, Ю.С. Метод формирования поисковых интерфейсов на основе параметров, отражающих специфику предметных направлений // Наука и образование, №8, 2007. С. 27-35.
17. Шевнина, Ю.С., Игнатова И.Г. Способ организации упрощенного доступа к накопленным гетерогенным информационным ресурсам // Наука и образование, №5, 2007. С. 21-27.
18. Shevnina, Yu.S., Sokolova, N.Yu., Kyaw Zaw Ye. Organization of Remote Interaction Between Lecturer and Student During Completion of Study Assignment// Proceedings of the 2021 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering, EIConRus 2021, стр. 2076-2080.
19. Shevnina, Ju.S., Gagarina, L.G., Chirkow, A.V. Information accompaniment of the educational process of realization in the sustainable development interests at the University // E3S Web Conf. Volume 295, 2021 International Scientific Forum on Sustainable Development and Innovation (WFSDI 2021), number of pages 13.
20. Shevnina, Ju.S., Gagarina, L.G., Chirkow, A.V. On the Issue of Modeling Complex Nonlinear Systems // AIP Conference Proceedings 2467, 060047 (2022).
21. Shevnina, Ju.S., Gagarina, L.G., Litvinova S.N. The method of adapting user interfaces to the terminology of the subject area in educational SMART systems // AIP Conference Proceedings 2475, 2021. С. 345.
22. Гагарина Л.Г., Шевнина Ю.С. Основы проектирования и разработки информационных систем - М, Инфра-М, 2022 - 238 с.
23. Шевнина Ю.С., Буравов А.Н., Константинов В.В., Томишинец А.М. Лабораторный практикум по курсу «Web-программирование» - М, МИЭТ, 2021 - 64 с.
24. Gagarina L.G., Litvinova S.N., Shevnina Ju.S. The concept of continuing engineering and science education, LAP, 2021. 81 с. ISBN: 978-620-3-86372-7.
25. Жданова И.В., Шевнина Ю.С. Лабораторный практикум по курсу «Основы деловой графики» — М, МИЭТ, 2011 г.
26. Шевнина Ю.С., Игнатова И.Г. Технология подготовки и проведения учебных мероприятий в сетевой среде поддержки обучения: методические рекомендации для преподавателей.; Московский гос. ин-т электронной техники (техн. ун-т). - М.: МИЭТ, 2007. - 30 с.
27. Шевнина, Ю.С., Игнатова И.Г. Методические указания для студентов по работе с электронными модулями в среде поддержки обучения ОРОКС. - М. : МИЭТ, 2007. - 20 c.
28. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г., Слюсарь В.В., Баин А.М. Программа для визуализации состояния нелинейной системы в режиме реального времени. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2021617601, 30.04.2021.
29. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г. Программа для оценки управляемости и наблюдаемости АПП в приборостроении. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №
30. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г. Программа для прогнозирования изменения состояния АПП в приборостроении. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №
31. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г. Программа для принятия решения в условиях неопределенности при автоматизации АПП в приборостроении. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №
32. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г. Программа для оценки состояния АПП в приборостроении и формирования управляющего воздействия. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №
33. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г., Литвинова С.Н. Программное обеспечение для формирования индивидуальной траектории обучения. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №
34. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г., Литвинова С.Н. Программное обеспечение для проектирования обучающего STEAM-сценария. Свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №
35. Шевнина Ю.С. Особенности автоматизированного мониторинга производственной среды с использованием смарт-структур // Национальная безопасность и стратегическое планирование, № 1, 2022 - С.20-26.
36. Гагарина Л.Г., Шевнина Ю.С. Моделирование цифрового двойника производственного процесса с использованием смарт структуры // Сборник статей XXII Международной научной конференции «Системы компьютерной математики и их приложения» (Смоленск, 27-28 мая 2022 г.). - С. 15-20.
37. Гагарина Л.Г., Шевнина Ю.С. Анализ данных в интеллектуальной среде прогнозирования правонарушений // III Международная научно-практическая конференция «Актуальные проблемы высокотехнологичного права» (Москва, 25 февраля 2022 г.). - С 5-8.
38. Гагарина Л.Г., Шевнина Ю.С. Интеллектуальная среда поддержки образовательного процесса на основе смарт-структур // Наука и техника: новые вызовы современности: сборник статей VI Международной научно-практической конференции. -Москва: Научный клуб «Ракета». - 2022. - С. 18-23.
39. Гагарина Л.Г., Шевнина Ю.С., Игнатова И.Г. Информационная система подготовки STEAM-модулей для непрерывного образовательного процесса // Современные исследования и инновации в науке и технике: сборник статей IV Международной научно-практической конференции. - Москва: Научный клуб «Ракета». - 2022. - с. 16-21.
40. Гагарина Л.Г., Портнов Е.М., Шевнина Ю.С. Обзор современных методов, моделей и средств представления нелинейных систем и процессов различной природы и сложности // Сборник статей Национальной (Всероссийской) научно-практической
конференции «Модели инновационных решений повышения конкурентоспособности отечественной науки» (Омск, 22.06.2021 г.). - Уфа: OMEGA SCIENCE, 2021. -с. 18-21
41. Игнатова И.Г., Чаплыгин Ю.А., Шевнина Ю.С. Модель организации представлений информационных ресурсов с учетом онтологии предметной области деятельности // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: сб. тезисов постерных докладов Восьмой Всероссийской научной конф. (RCDL'2006) / Ярославский гос. университет им. П.Г. Демидова. - Ярославль, 2006. - С. 29-30.
42. Игнатова И.Г., Соколова Н.Ю., Шевнина Ю.С. Адаптация представлений интегрированных электронных учебных ресурсов на специфику предметной области // Теоретические и прикладные вопросы современных информационных технологий: материалы Всероссийской научно-техн. конф./ Изд-во ВСГТУ. - Улан-Удэ, 2006. - С. 380-383.
43. Игнатова И.Г., Соколова Н.Ю., Павлов А.Ю., Шевнина Ю.С. Способ интеграции описаний информационных ресурсов в коллекциях с распределенным хранением гетерогенных первичных ресурсов // Современные информационные технологии: тр. межд. научно-техн. конф. / Изд-во Пензенская гос. технологическая академия. -Пенза, 2006. - Вып. 3 / под ред. В.Б. Моисеева, Л.Г. Когельмана, С.В. Трубицкова. -С. 72-76.
44. Игнатова И.Г., Соколова Н.Ю, Шевнина Ю.С. Технология взаимодействия препода-ватель-обучаемый в сетевой образовательной среде // Современное образование: содержание, технологии, качество: материалы XII международной конф. / Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ». - СПб., 2006. - Том 2. - С. 94-95.
45. Игнатова И.Г., Шевнина, Ю.С. Организация проверки контрольных работ удаленных студентов с помощью электронных средств // Новые информационные технологии в университетском образовании: тезисы XI Международной научно-методической конф. / ИНТ. - Кемерово, 2006. - С. 221-222.
46. Игнатова И.Г., Шевнина Ю.С. Управление обеспечением потребностей учебного процесса в электронных информационных ресурсах // Информационные технологии в образовании, технике и медицине : материалы международной конф. / Изд-во ВолгГТУ. - Волгоград, 2006. - С. 56-57.
47. Шевнина Ю.С., Павлов А.Ю. Информационная система публикации описаний статей журнала «Известия высших учебных заведений. Электроника» // Микроэлектроника и информатика - 2006: тезисы докладов 13-й Всероссийской межвузовской научно-технич. конф. студентов и аспирантов / Изд-во МИЭТ. - Москва, 2006. - С. 225.
48. Игнатова И.Г., Бобкова А.В., Павлов А.Ю., Соколова Н.Ю., Шевнина Ю.С., Чаплыгин А.Ю. Формирование и объединение метаописаний разнородных гетерогенных информационных ресурсов для поддержки образовательной деятельности вуза // Новые образовательные технологии в вузе: сб. тезисов докладов / Изд-во УПИ. - Екатеринбург, 2005. -С. 240-241.
49. Шевнина Ю.С., Павлов А.Ю. Объединение гетерогенных информационных ресурсов на основе репозитория метаописаний // Международная школа-конференция по приоритетному направлению «Информационно - телекоммуникационные системы» с участием молодых ученых, аспирантов и студентов стран - членов СНГ: сб. тезисов докладов / Изд-во МИЭТ. - Москва, 2005. - С. 33.
50. Игнатова И.Г., Шевнина Ю.С., Павлов А.Ю. Разработка в информационной системе интерфейса пользователя, адаптированного к онтологической модели предметной области // Научные исследования и их практическое применение. Современное состояние и пути развития: сб. науч. тр. / Черноморье. - Одесса, 2005. - Том 7: Технические науки. - С. 77-80.
51. Игнатова И.Г., Шевнина, Ю.С., Павлов А.Ю. Формирование профилированных интерфейсов при организации работы с информационными ресурсами для пользователей из научно-образовательного сообщества // Дистанционное образование: области применения, проблемы и перспективы развития : тр. международной научно-прак-тич. Интернет-конф. / МГОУ. - Москва, 2005. - С. 93-96.
52. Игнатова И.Г., Шевнина, Ю.С., Павлов А.Ю. Использование профилированных интерфейсов в системе дистанционного образования при организации взаимодействия преподавателей и студентов // Дистанционное образование: области применения, проблемы и перспективы развития: тр. международной научно-практич. Интернет-конф. / МГОУ. - Москва, 2005. - С. 96-99.
53. Средства поддержки формирования и объединения метаописаний разнородных гетерогенных информационных ресурсов: Отчет о НИР (этап 2005-2006)/ МОЦНИТ МИЭТ; рук. Чаплыгин Ю.А. - Шифр 737-ГБ-Целевые-РФФИ-МОЦНИТ.
54. Шевнина, Ю.С. Информационная система публикации описаний статей журнала «Известия высших учебных заведений. Электроника» // Микроэлектроника и информатика - 2021 : тезисы докладов 28-й Всероссийской межвузовской научно-технич. конф. студентов и аспирантов / Изд-во МИЭТ. - Москва, 2021. - С. 225.
55. Шевнина, Ю.С. Формирование интерфейсов пользователей для доступа к объединенным корпоративным информационным ресурсам (диссертация кандидата технических наук). - дис. канд. тех. наук: 05.13.01. - М., 2007. - 174 с.
56. Шевнина, Ю.С. Формирование интерфейсов пользователей для доступа к объединенным корпоративным информационным ресурсам (автореферат диссертации кандидата технических наук). - Автореферат дис. канд. тех. наук: 05.13.01. - М., 2007. -21 с.
57. Шевнина Ю.С., Игнатова И.Г., Соколова Н.Ю., Жданова И.В. Инструментальные средства создания и сопровождения электронных коллекций информационных ресурсов // Наука и образование, №5, 2009. С. 2-9.
58. Краснов М.В., Шевнина Ю.С. Подход к идентификации релизов в страховой компании // сборник статей Международной научно-практической конференции «Перспективы развития и применения современных технологий» (Петрозаводск, 2021). -Петрозаводск: МЦНП «Новая наука», 2021 - с. 44-48.
59. Шевнина Ю.С., Гагарина Л.Г. Обработка исключительных ситуаций в автоматизированных производственных процессах // Сборник статей Международной научно-практической конференции «Современные проблемы и перспективные направления инновационного развития науки» (Казань, 17.05.2022 г.). - Уфа: OMEGA SCIENCE, 2022. - с. 55-58.
60. Самарский, А.А. Математические модели. Идеи. Методы. Примеры [Текст] / А.А. Самарский, А.П. Михайлов. - Изд. 2-е, испр. - М. : Физматлит, 2002.
61. М. Каменнова, А. Громов, М. Ферапонтов, А. Шматалюк. Моделирование бизнеса. Методология ARIS -М.: Весть-МетаТехнология, 2000
62. Марка Д., МакГоуэн К. Методология структурного анализа и проектирования. — М.: МетаТехнология, 1993
63. Риб С.И., Кремлева И. В. Различные подходы к выделению и описанию бизнес-процессов
64. Репин В. В. Бизнес-процессы. Моделирование, внедрение, управление. — М: Манн, Иванов и Фербер, 2013
65. Репин В.В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. — М.:РИА «Стандарты и качество», 2004
66. Ротер М., Шук Дж. Учитесь видеть бизнес-процессы. Практика построения карт потоков создания ценности. М.: Альпина Бизнес Букс, 2006
67. Хакен Г. Информация и самоорганизация: Макроскопический подход к сложным системам. М.: Мир, 1991.
68. Белопольская Я.И, «Системы нелинейных обратных и прямых уравнений Колмогорова, обобщенные решения», Теория вероятности и ее применения, 66:1 (2021), 2054.
69. Арнольд В.И., Теория катастроф, М., «Наука», 1990.
70. Ильяшенко Ю.С. Теоремы конечности для предельных циклов: схема обновленного доказательства. Изв. РАН. Сер. матем., 80:1 (2016), 55-118.
71. Капица С.П. Асимптотические методы и их странная интерпретация // Общественные науки и современность. 2005. № 2. С. 162—165.
72. Пригожин И., Кондепуди Д. Современная термодинамика. От тепловых двигателей до диссипативных структур. — М.: Мир, 2002. — 464 с.
73. Kelso, J.A.S. Dynamic Patterns: The Self-Organization of Brain and Behavior. - Cambridge, MA: The MIT Press. 1995.
74. J.G. Foster; D.V. Foster; P. Grassberger; M. Paczuski (2009). "Edge Direction and the Structure of Networks". Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 107 (24): 10815-10820.
75. P Grassberger, I Procaccia Measuring the strangeness of strange attractors. The theory of chaotic attractors, 170-189.
76. Садовский В. Н. Системный подход и общая теория систем: статус, основные проблемы и перспективы развития. — М.: Наука, 1980.
77. Черногор С. А. Введение в синергологию и сложные системы моделирования. — М.: Наука, 2008. — 346 с.
78. Мирошник И. В., Никифоров, В. О., Фрадков А. Л. Нелинейное и адаптивное управление сложными динамическими системами. — СПб.: Наука, 2000. — 548 с. — (Сер.: Анализ и синтез нелинейных систем). ISBN 5-02-024872-Х
79. Тюкин И. Ю., Терехов В. А. Адаптация в нелинейных динамических системах — Санкт-Петербург: ЛКИ, 2008. — 384 с. — (Серия: Синергетика: от прошлого к будущему) — ISBN 978-5-382-00487-7
80. Матричная модель предприятия // quality.eup.ru URL: https://quality.eup.ru/MATERIALY6/matrixmodel.html (дата обращения: 17.04.2021).
81. Цурков В.И. Декомпозиция в задачах большой размерности. Под ред. Г.С. Поспелова. 1981. 352 с.
82. Хорошев А. Н. Введение в управление проектированием механических систем: Учебное пособие. — Белгород, 1999. — 372 с. — ISBN 5-217-00016-3. Электронная версия 2011 г.
83. Акоф Р. Л., Сасиени М. Основы исследования операций / Пер. с англ. М.: «Мир», 1971. — 536 с.
84. Пригожин И. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках. М.: «Наука», 1985.
85. Богданов А. А. Тектология: Всеобщая организационная наука. Редколлегия
B. В. Попков (отв. ред.) и др. Сост., предисловие и комментарии Г. Д. Гловели. Послесловие В. В. Попкова. — М.: «Финансы», 2003, С. 287.
86. Уёмов А. И. Логический анализ системного подхода к объектам и его место среди других методов исследования. В кн.: Системные исследования. Ежегодник. — М.: «Наука», 1969. — 203 с., С. 80—96.
87. Уёмов А. И. Л. фон Берталанфи и параметрическая общая теория систем. В кн.: Системный подход в современной науке. — М.: «Прогресс-Традиция», 2004. — 560 с.,
C. 37—52.
88. Левич А. П. Энтропийная параметризация времени в общей теории систем. В кн.: Системный подход в современной науке. — М.: «Прогресс-Традиция», 2004. — 560 с..
89. Калман, Р., Фалб, П., Арбиб, М. Очерки по математической теории систем. Пер. с англ. Наппельбаума, Э. Л. Под ред. Цыпкина, Я. З. М.: «Мир», 1971.
90. Малинецкий Г. Г., Потапов А. Б., Подлазов А. В. Нелинейная динамика: подходы, результаты, надежды. — М.: УРСС, 2006.
91. Tung The Tran, Khoa Hoang Truong, Dieu Ngoc Vo. Stochastic fractal search algorithm for reconfiguration of distribution networks with distributed generations. Ain Shams Engineering Journal, Volume 11, Issue 2, 2020, Pages 389-407, ISSN 2090-4479, https://doi.org/10.1016/j.asej.2019.08.015.
92. Sefa Aras, Eyup Gedikli, Hamdi Tolga Kahraman. A novel stochastic fractal search algorithm with fitness-Distance balance for global numerical optimization. Swarm and Evolutionary Computation, Volume 61, 2021, 100821, ISSN 2210-6502, https://doi.org/10.1016/j.swevo.2020.100821.
93. Xinyuan Liu, Jihua Zhu, Zhongyu Li, Zhiqiang Tian, Xiuyi Jia, Lei Chen. Unified framework for learning with label distribution. Information Fusion, Volume 75, 2021, Pages 116-130, ISSN 1566-2535, https://doi.org/10.1016/j.inffus.2021.04.014.
94. Joerg Schoenfisch, Christian Meilicke, Janno von Stulpnagel, Jens Ortmann, Heiner Stuck-enschmidt. Root cause analysis in IT infrastructures using ontologies and abduction in Markov Logic Networks. Information Systems, Volume 74, Part 2, 2018, Pages 103-116, ISSN 0306-4379, https://doi.org/10.1016/j.is.2017.11.003.
95. J. Lv, N. Xu, R. Zheng, X. Geng, Weakly supervised multi-label learning via label enhancement, in: IJCAI, 2019, pp. 3101-3107. https://doi.org/10.24963/ijcai.2019/430
96. X. Jia, W. Li, J. Liu, Y. Zhang, Label distribution learning by exploiting label correlations, in: Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018.
97. X. Zheng, X. Jia, W. Li, Label distribution learning by exploiting sample correlations locally, in: Thirty-Second AAAI Conference on Artificial Intelligence, 2018.
98. Joerg Schoenfisch, Christian Meilicke, Janno von Stulpnagel, Jens Ortmann, Heiner Stuck-enschmidt, Root cause analysis in IT infrastructures using ontologies and abduction in Markov Logic Networks. Information Systems, Volume 74, Part 2, 2018, Pages 103-116, ISSN 0306-4379, https://doi.org/10.1016/j.is.2017.11.003.
99. Enrico Gallinucci, Matteo Golfarelli, Stefano Rizzi, Alberto Abello, Oscar Romero. Interactive multidimensional modeling of linked data for exploratory OLAP, Information Systems, Volume 77, 2018, Pages 86-104, ISSN 0306-4379, https://doi.org/10.1016/j.is.2018.06.004.
100. A. Cheraghalipour, M. Hajiaghaei-Keshteli, M. M. Paydar, Tree growth algorithm (tga): A novel approach for solving optimization problems, Engineering Applications of Artificial Intelligence 72 (2018) 393-414.
101. Jean Paul Barddal, Fabrício Enembreck, Heitor Murilo Gomes, Albert Bifet, Bernhard Pfahringer,
102. Boosting decision stumps for dynamic feature selection on data streams. Information Systems, Volume 83, 2019. Pages 13-29, ISSN 0306-4379, https://doi.org/10.1016/j.is.2019.02.003.
103. Akemi Gálvez, Andrés Iglesias, José A. Díaz, Iztok Fister, Joaquín López, Iztok Fister Jr., Modified OFS-RDS bat algorithm for IFS encoding of bitmap fractal binary images, Advanced Engineering Informatics, Volume 47, 2021, 101222, ISSN 1474-0346, https://doi.org/10.1016/j.aei.2020.101222.
104. Petr Kremen, Martin Necasky, Improving discoverability of open government data with rich metadata descriptions using semantic government vocabulary. Journal of Web Semantics, Volume 55, 2019, Pages 1-20, ISSN 1570-8268, https://doi.org/10.1016/j.web-sem.2018.12.009.
105. Jeremy Leipzig, Daniel Nüst, Charles Tapley Hoyt, Karthik Ram, Jane Greenberg. The role of metadata in reproducible computational research. Patterns, Volume 2, Issue 9, 2021, 100322, ISSN 2666-3899, https://doi.org/10.1016Zj.patter.2021.100322.
106. K.S. Duisebekova, D.K. Kozhamzharova, S.B. Rakhmetulayeva, F.A. Umarov, M. Zh. Aitimov. Development of an information-analytical system for the analysis and monitoring of climatic and ecological changes in the environment: Part 1, Procedia Computer Science, Volume 170, 2020, Pages 578-583, ISSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.03.128.
107. Serbin V., Moldagulova A., Duisebekova K., Satybaldieva R., Rakhmetulayeva S.B., Orazbekov S., Tursunkulova A., Alimzhanova L., Zhuanyzhev I. Mathematical Model for the Research of Systems with Massively Parallel Processing Based on Big Data. Journal of Engineering and Applied Sciences, Year: 2018, Volume 13 Issue 1 Page No.: 137-149.
108. Atif Ahmad, Jeb Webb, Kevin C. Desouza, James Boorman. Strategically-motivated advanced persistent threat: Definition, process, tactics and a disinformation model of
counterattack, Computers & Security. Volume 86, 2019, Pages 402-418, ISSN 0167-4048, https://doi.Org/10.1016/j.cose.2019.07.001.
109. Lan Yang, Kathryn Cormican, Ming Yu. Ontology-based systems engineering: A state-of-the-art review. Computers in Industry, Volume 111, 2019, Pages 148-171, ISSN 0166-3615, https://doi.org/10.1016Zj.compind.2019.05.003.
110. Jicao Dao, S. Thomas Ng, Yifan Yang, Shenghua Zhou, Frank J. Xu, Martin Skitmore. Semantic framework for interdependent infrastructure resilience decision support. Automation in Construction, Volume 130, 2021, 103852, ISSN 0926-5805, https://doi.org/10.1016/j.autcon.2021.103852.
111. Adrian Stadnicki, Filip Filip Pietron, Patryk Burek. Towards a Modern Ontology Development Environment. Procedia Computer Science, Volume 176, 2020, Pages 753762, ISSN 1877-0509. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.09.070.
112. Bo Yang. Construction of logistics financial security risk ontology model based on risk association and machine learning. Safety Science, Volume 123, 2020, 104437, ISSN 0925-7535, https://doi.org/10.1016/j.ssci.2019.08.005.
113. Stellato, A., Fiorelli, M., Turbati, A., Lorenzetti, T., van Gemert, W., Dechandon, D., & Keizer, J. VocBench 3: "A collaborative Semantic Web editor for ontologies, thesauri and lexicons". Semantic Web, (Preprint), 1-27. [Online]. Available from: https://www.w3.org/2001/sw/wiki/SWOOP
114. Ted Habermann, Metadata and Reuse: Antidotes to Information Entropy. Patterns, Volume 1, Issue 1, 2020, 100004, ISSN 2666-3899, https://doi.org/10.1016/j.patter.2020.100004.
115. Szilard Jasko, Adrienn Skrop, Tibor Holczinger, Tibor Chovan, Janos Abonyi,
116. Development of manufacturing execution systems in accordance with Industry 4.0 requirements: A review of standard- and ontology-based methodologies and tools, Computers in Industry, Volume 123, 2020, 103300, ISSN 0166-3615, https://doi.org/10.1016/j.compind.2020.103300.
117. Leslie F. Sikos, Packet analysis for network forensics: A comprehensive survey, Forensic Science International: Digital Investigation, Volume 32, 2020, 200892, ISSN 2666-2817, https://doi.org/10.1016/j.fsidi.2019.200892.
118. O.L. Golitsyna, N.V. Maksimov, K.V. Monankov, Focused on Cognitive Tasks Interactive Search Interface, Procedia Computer Science, Volume 145, 2018, Pages 319-325, ISSN 1877-0509, https://doi.org/10.1016/j.procs.2018.11.078.
119. Yang Yang, Zhike Peng, Wenming Zhang, Guang Meng, Parameterised time-frequency analysis methods and their engineering applications: A review of recent advances, Mechanical Systems and Signal Processing, Volume 119, 2019, Pages 182-221, ISSN 0888-3270, https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2018.07.039.
120. Fengyi Yuan, Yuzhen Ma, Yan-Jun Liu, Jie Lan, Tongyu Xu, Adaptive distributed tracking control for non-affine multi-agent systems with state constraints and dead-zone input, Journal of the Franklin Institute, Volume 359, Issue 1, 2022, Pages 352-370, ISSN 0016-0032, https://doi.org/10.1016/jjfranklin.2021.09.027.
121. Eirik Berge, Stine Marie Berge, Franz Luef. The affine Wigner distribution, Applied and Computational Harmonic Analysis, Volume 56, 2022, Pages 150-175, ISSN 10635203, https://doi.org/10.1016Zj.acha.2021.08.006.
122. Naina Emmanuel, Abid Khan, Masoom Alam, Tanveer Khan, Muhammad Khurram Khan, Structures and data preserving homomorphic signatures. Journal of Network and Computer Applications, Volume 102, 2018, Pages 58-70, ISSN 1084-8045, https://doi.org/10.1016/jjnca.2017.11.005.
123. Hossein Movafegh Ghadirli, Ali Nodehi, Rasul Enayatifar, An overview of encryption algorithms in color images. Signal Processing, Volume 164, 2019, Pages 163-185, ISSN 0165-1684, https://doi.org/10.10167j.sigpro.2019.06.010.
124. Thierry Bouwmans, Caroline Silva, Cristina Marghes, Mohammed Sami Zitouni, Harish Bhaskar, Carl Frelicot. On the role and the importance of features for background modeling and foreground detection, Computer Science Review, Volume 28, 2018. Pages 26-91, ISSN 1574-0137, https://doi.org/10.1016/jxosrev.2018.0L004.
125. Nachiketa Mishra, Debasisha Mishra. Two-stage iterations based on composite splittings for rectangular linear systems. Computers & Mathematics with Applications, Volume 75, Issue 8, 2018, Pages 2746-2756, ISSN 0898-1221, https://doi.org/10.1016/jxamwa.2018.0L006.
126. Zheng-Ge Huang, Li-Gong Wang, Zhong Xu, Jing-Jing Cui. Parameterized generalized shift-splitting preconditioners for nonsymmetric saddle point problems, Computers
& Mathematics with Applications, Volume 75, Issue 2, 2018, Pages 349-373, ISSN 08981221, https://doi.Org/10.1016/j.camwa.2017.09.016.
127. Tsirlin, A., Gagarina, L. Finite-time thermodynamics in economics // Entropy, 2020, 22(8), 891 https://doi.org/10.3390/e22080891.
128. Y. Park, S. Rue «Analysis on Smart City service technology with IoT» // Korea institute of information Technology Review, №13 (2), 2015, pp. 31-37
129. O. Berezsky, S. Verbovyy, O. Pitsun. «Hybrid Intelligent information techology for biomedical image processing» // Proceedings of the IEEE International Conference of Computer Science and Information Technologies, CSIT', 2018, pp. 420-423
130. Gram-Hanssen Kirsten. Home is where the smart is? // Evaluating smart home research and approaches against the concept of home. - Energy Research & Social Science. -№37. - 2018. - pp. 94-101
131. G. Ramesh, A.Menen Automated dynamic approach for detecting ransomware using finite-state machine // Decision Support Systems. 2020. №138, 113400.
132. Smart city and cyber-security; technologies used, leading challenges and future recommendations // https://www.sciencedirect.com/ URL: https://doi.org/10.1016Zj.egyr.2021.08.124/
133. V. Teslyuk, V. Beregovskyi, P. Denysyuk, T. Teslyuk, A. Lozynskyi. «Development and Implementation of the Technical Accident Prevention Subsystem for the Smart Home System» // International Journal of Intelligent Systems and Applications (IJISA). - № 10 (1). - 2018. - pp. 1-8
134. B. Kolar, M. Schober, J. Diwold Differential-geometric decomposition of flat nonlinear discrete-time systems // Automatica. 2021. vol.132.
135. B. Kolar, A.Kaldmae, M. Schoberl, Ü. Kotta, K. Schlacher Construction of Flat Outputs of Nonlinear Discrete-Time Systems in a Geometric and an Algebraic Framework // IFAC-PapersOnLine. 2016. vol.49, issue 18. pp. 796-801.
136. G. Ferdinand, S. Georg, A. Perlera, W. Terkajb Knowledge-based Conversion of Finite State Machines in Manufacturing Automation // Procedia Manufacturing. 2019. vol.28. pp. 189-194.
137. N.Zhanga, C.Zhang, D. Wu Construction of a smart management system for physical health based on IoT and cloud computing with big data // Computer Communications. 2021. №171. pp. 183-194.
138. E. Negri, L. Fumagalli, M. Macchi A review of the roles of digital twin in cps-based production systems // Procedia Manufacturing, 11 (2017), pp. 939-948.
139. G.F. Schneider, P. Pauwels, S. Steiger Ontology-based Modeling of Control Logic in Building Automation Systems // IEEE Trans. on Ind. Inf., 13 (2017), pp. 3350-3360
140. S. I. Batool, M. Amin, H. M. Waseem Public key digital contents confidentiality scheme based on quantum spin and finite state automation // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2020. №537, 122677.
141. Y. Zhou, M. Ouyang, S. Shu Artificial intelligence student management based on embedded system // Microprocessors and Microsystems. - 2021. - №83.
142. Kang B., Kim D., Choo H. Internet of Everything: A Large-Scale Autonomic IoT Gateway. - IEEE Transactions on Multi-Scale Computing Systems, 3 (3) (2017), pp. 206214
143. A.Kazarian, V.Teslyuk, I.Tsmots, J. Gregus Development of a «smart» home system based on the modular structure and architectural data flow pattern Redux // Procedia Computer Science. - 2019. - №155. - pp. 35-42.
144. P. Grachev, I. Lobanov, I. Smetannikov, A. Filchenkov Neural network for synthesizing deterministic finite automata // Procedia Computer Science, 119 (2017), pp. 73-82
145. Cai H., Xu B., Jiang L., Vasilakos A.V. IoT-Based Big Data Storage Systems in Cloud Computing: Perspectives and Challenge. - IEEE Internet of Things Journal, 4 (1) (2017), pp. 75-87
146. Tony Liao, Kun Xu A process approach to understanding multiple open source innovation contests - Assessing the contest structures, execution, and participant responses in the android developer challenges // Information and Organization. 2020. №30, issue 2, 100300
147. S. C. Hayes, S. G. Hofmann, J. Ciarrochic A process-based approach to psychological diagnosis and treatment:The conceptual and treatment utility of an extended evolutionary meta model // Clinical Psychology Review. 2020. №82, 101908.
148. E. Gusthavo, G. E. de Freitas Rocha Loures, E.A. Portela Santos, R. E. Kondo, G. R. Del Negro Martins Towards a smart workflow in CMMS/EAM systems: An approach based on ML and MCDM // Journal of Industrial Information Integration. 2021.
149. K. Efthymiou, D. Mourtzis, A. Pagoropoulos, N. Papakostas, G. Chryssolouris Manufacturing systems complexity analysis methods review // International Journal of Computer Integrated Manufacturing, 29 (2016), pp. 1025-1044
150. R.Y. Zhong, X. Xu, E. Klotz, S.T. Newman Intelligent manufacturing in the context of industry 4.0: a review // Engineering, 3 (2017), pp. 616-630
151. A. AboBakr, M. Azer IoT ethics challenges and legal issues Proceedings of the Twelfth International Conference on Computer Engineering and Systems (2017)
152. S. Torkaman, S.F. Ghomi, B. Karimi Multi-stage multi-product multi-period production planning with sequence-dependent setups in closed-loop supply chain // Computers & Industrial Engineering, 113 (2017), pp. 602-613
153. G. Liebel, N. Marko, M. Tichy, A. Leitner, J. Hansson Model-based engineering in the embedded systems domain: an industrial survey on the state-of-practice // Software & Systems Modeling, 17 (1) (2018), pp. 91-113
154. R.M. Babakov, A.A. Barkalov Algebraic interpretation of a microprogram finite-state machine with datapath of transitions // Cybernetics and Systems Analysis, 52 (2) (2016), pp. 191-198
155. S.V. Konstantinov, A.I. Diveev, G.I. Balandina, A.A. Baryshnikov Comparative Research of Random Search Algorithms and Evolutionary Algorithms for the Optimal Control Problem of the Mobile Robot // Procedia Computer Science, 150 (2019), pp. 462470
156. W. Zaj^c, G. Andrzejewski, K. Krzywicki, T. Krolikowski Finite State Machine Based Modelling of Discrete Control Algorithm in LAD Diagram Language With Use of New Generation Engineering Software // Procedia Computer Science. 2019. №159. pp. 2560-2569.
157. M. Azaza, F. Wallin Finite State Machine Household's Appliances Models for Non-intrusive Energy Estimation // Energy Procedia. 2017. №105. pp. 2157-2162.
158. Казаковцев Л. А. Метод жадных эвристик для систем автоматической группировки объектов: диссертация доктора технических наук: 05.13.01. Сибирский федеральный университет.- Красноярск, 2016.
159. Орлов В.И., Федосов В.В. Качество электронной компонентной базы - залог длительной работоспособности космических аппаратов. // Решетневские чтения, 2013. Т. 1, № 17. С. 238-241.
160. Федосов В.В., Патраев В.Е. Повышение надежности радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов при применении электрорадиоизделий, прошедших дополнительные отбраковочные испытания в специализированных испытательных технических центрах. // Авиакосмическое приборостроение, 2006. № 10. С.50-55.
161. Патраев В.Е. Методы обеспечения и оценки надежности космических аппаратов с длительным сроком активного существования: монография. Красноярск: Издательство СибГАУ, 2010. 136 с.
162. Казаковцев Л.А., Масич И.С., Орлов В.И., Проценко В.В., Федосов В.В. Разработка алгоритмического обеспечения анализа однородности партий электрорадио-изделий для комплектации РЭА КА: монография. Красноярск: Сиб. гос. аэрокосмич. ун-т., 2016. 192 с.
163. Казаковцев Л.А., Масич И.С., Орлов В.И., Федосов В.В. Быстрый детерминированный алгоритм для классификации электронной компонентной базы по критерию равнонадежности. // Системы управления и информационные технологии, 2015. Т. 62. № 4. С. 39-44.
164. Беляева Т.П. Достаточность и реализуемость требований к электронной компонентной базе // Моделирование систем и процессов, 2010. № 3-4. С. 10-12.
165. Федосов В.В., Орлов В.И. Минимально необходимый объем испытаний изделий микроэлектроники на этапе входного контроля // Изв. ВУЗов. Приборостроение, 2011. № 54 (4). C.68-62. 232. Казаковцев Л.А., Орлов В.И., Ступина А.А., Масич И.С. Задача классификации электронной компонентной базы. // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. академика М.Ф. Решетнева, 2014. № 4 (56). С. 55-61.
166. Hamiter L. The History of Space Quality EEE Parts in the United States. // ESA Electronic Components Conference. Noordwijk, The Netherlands: ESTEC, 1990, Nov 1216. P. 503-508.
167. Kirkconnell C.S., Luong T.T., Shaw L.S. [et al.]. High Efficiency Digital Cooler Electronics for Aerospace Applications // Infrared Technology and Applications, June 24, 2014. doi: 10.1117/12.2053075
168. MIL-PRF-38535 Performance Specification: Integrated Circuits (Micricircuit) Manufacturing, General Specifications for. United States of America: Department of Defence, 2007. 188 р.
169. Scott A.J., Angel D.P. The US Semiconductor Industry: a Locational Analysis. Environment and Planning, series A, 1987. Vol.19(7). P. 875-912.
170. Данилин Н.С. Диагностика и контроль качества изделий цифровой микроэлектроники. М.: Из-во стандартов, 1991. 176 с.
171. Никифоров А.Ю., Скоробогатов П.К., Стриханов М.Н. [и др.]. Развитие базовой технологии прогнозирования, оценки и контроля радиационной стойкости изделий микроэлектроники // Известия высших учебных заведений. Электроника, 2012. № 5 (97). С. 18-23.
172. Афраймович В. С., Быков В. В., Шильников Л. П. О притягивающих негрубых предельных множествах типа аттрактора Лоренца // Труды Мос. мат. об-ва, 1982. т. 44. с. 150-212.
173. Безручко Б. П., Гуляев Ю. В., Кузнецов С. П., Селезнев Е. П. Новый тип критического поведения связанных систем при переходе к хаосу // ДАН СССР. 1985. т. 87, № 3. с. 619-622.
174. Григорьева Е. В., Кащенко С. А., Лойко Н. А., Самсон A. M. Мультистабиль-ность и хаос в лазере с отрицательной обратной связью // Квантовая электроника, 1990, т. 17, №8, c. 1023-1028.
175. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. - М.: Наука. 1992.
176. Кащенко С. А., Майоров В. В. Об одном дифференциально-разностном уравнении, моделирующем импульсную активность нейрона // Мат. моделирование. 1993, т. 5, №12, с. 13-25.
177. Орлов В.И., Федосов В.В. Фирменный стиль: надежность и качество // Петербургский журнал электроники. № 1(62), 2010. С. 55-62.
178. Прогнозирование надежности узлов и блоков радиотехнических устройств космического на основе моделирования напряженно-деформируемых состояний. / С. Б. Сунцов [и др.]. Томск: Издательство назначения Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники, 2012. 114 с.
179. Kwon Y., Omitaomu O.A., Wang G.-N. Data mining approaches for modeling complex electronic circuitdesign activities. //Computer & Industrial Engineering, 2008. Vol. 54. P. 229-241.
180. Identifying Systematic Failures on Semiconductor Wafers Using ADCAS. / Ooi M. P.- L. [et al.] // Design &Test, IEEE, 2013. Vol.30 (5). P. 44-53.
181. Субботин В., Стешенко В. Проблемы обеспечения бортовой космической аппаратуры космических аппаратов электронной компонентной базой // Компоненты и технологии, 2011. №11. С. 10-12.
182. Харченко В.С., Юрченко Ю.Б. Анализ структур отказоустойчивых бортовых комплексов при использовании компонент Industry // Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2003. № 2. С.3-10.
183. Осложнения инфаркта миокарда: база данных для апробации систем распознавания и прогноза: препринт № 6 / С. Е. Головенкин, А. Н. Горбань, В. А. Шульман и др. Красноярск: Вычислительный центр СО РАН, 1997.
184. Масич И.С. Модель логического анализа для прогнозирования осложнений инфаркта миокарда. // Информатика и системы управления, 2010, №3 (25). С. 48-56.
185. Головенкин С.Е., Гулакова Т.К., Кузьмич Р.И., Масич И.С., Шульман В.А. Модель логического анализа для решения задачи прогнозирования осложнений инфаркта миокарда. // Вестник СибГАУ. № 4(30), 2010. С. 6873.
186. Кузьмич Р.И., Масич И.С. Модификации метода логического анализа данных для задач классификации: монография. Красноярск: Сиб. федер. унт, 2018. 180 с.
187. Kuzmich R. et al. The Modified Method of Logical Analysis Used for Solving Classification Problems. // INFORMATICA, 2018, Vol. 29, № 3. P. 467-486.
188. Kuzmich R. I. et al. Application of informative patterns in the classifier for a logical data analysis method development. // IOP Conf. Series: materials Science and Engineering 450, 2018. 052005.
189. Lorenz E.N. Deterministic nonperiodic flow // J. Atm. Sci. 1963. vol. 20. p. 130.
190. Шарковский А. Н. Сосуществование циклов непрерывного преобразования прямой в себя // Укр. мат. журн. 1964. № 1. С. 61-71.
191. Ruelle D, Takens F. On the nature of turbulence // Commun. Math. Phys. 1971. vol. 2, no. 20. pp. 167-192.
192. May R. M. Simple mathematical models with very complicated dynamics // Nature. 1976. vol. 261, no. 6, pp. 459-467.
193. Henon M. A two dimensional mapping with a strange attractor // Commun. Math. Phys. 1976. vol. 50. no. 1. pp. 69-77
194. Афраймович В. С., Быков В. В., Шильников Л. П. О возникновении и структуре аттрактора Лоренца // ДАН СССР. 1977. т. 234, № 2. С. 336-339.
195. Feigenbaum M. J. Quntitative universality for a class of nonlinear transformation // J. Stat. Phys. 1978. vol. 19. no. 1. pp. 25-52.
196. Арнольд В. И. Дополнительные главы теории обыкновенных дифференциальных уравнений. - М.: Наука, 1978.
197. Feigenbaum M. J. The universal metric properties of nonlinear transformations // J. Stat. Phys. 1979. vol. 21. №. 6. pp. 669-706.
198. Безручко Б. П., Кузнецов С. П., Трубецков Д. И. Экспериментальное наблюдение стохастических автоколебаний в динамической системе «электронный пучок-обратная электромагнитная волна» // Письма в ЖЭТФ. 1979. т. 29, № 3. С. 180-184.
199. Collet P., Eckmann J. P., Landford O. E. Universal properties of maps on an interval // Communs. Math. Phys. 1980. vol. 76, no. 3, pp. 211-254.
200. Franceschini V. Feigenbaum sequence of bifurcation in the Lorenz model // J. Stat. Phys. 1980. vol. 22. pp. 397-406.
201. Huberman D.A., Rudnic I. Scaling behaviour of chaotic flows // Phys. Rev. Lett. 1980. vol. 45. no. 3. pp. 154-157.
202. Mannevile P., Pomeau Y. Different ways to turbulence in dissipative dynamical systems // Physica D. 1980. vol. 1. no. 2. pp. 219-226.
203. Странные аттракторы / Сборник статей под ред. Я. Г. Синая, Л. П. Шильни-кова. - М.: Мир, 1981.
204. Mayer-Kress G., Haken H. Intermittent behavior of logistic system // Phys. Rev. Lett. A. 1981. vol. 82, no. 4. pp. 151-155.
205. Kazantsev V.B., Nekorkin V.I., Velarde M.G. Pulses, fronts and chaotic wave trains in a onedimensional Chua's lattice // Int. J. Bifurcation and Chaos. 1997, vol. 7, no. 8, pp. 17751790.
206. Кащенко С. А., Майоров В. В., Мышкин И. Ю. Волновые образования в кольцевых нейронных системах // Мат. моделирование. 1997, т. 9, №3, с. 29-39.
207. Nekorkin V.I., Kazantsev V.B., Rabinovich M.I., Velarde M.G. Controlled disordered patterns and information transfer between coupled neural lattices with oscillatory states // Phys. Rev. E. 1998, vol. 57, no. 3, pp. 3344-3351.
208. Courbage M., Kazantsev V.B., Nekorkin V.I., Senneret M. Emergence of chaotic attractor and anti-synchronization for two coupled monostable neurons // Chaos, 2004 vol. 12, pp. 1148-1156.
209. Мишагин К.Г., Матросов В.В., Шалфеев В.Д., Шохнин В.В. Экспериментальное исследование генерации хаотических колебаний в ансамбле двухкаскадно-свя-занных фазовых систем // Письма в ЖТФ, 2005, т. 31, вып. 24, с. 31-38.
210. Матросов В. В., Шалфеев В.Д., Касаткин Д.В. Анализ областей генерации хаотических колебаний взаимосвязанных фазовых систем // Изв. ВУЗов. Радиофизика, 2006, т. XLIX, №5, с. 448-457.
211. Кащенко С. А., Майоров В. В., Мячин М. Л. Многообходные аттракторы в системе двух и трех диффузионно-связанных нейронов, описываемых уравнениями с запаздыванием // Моделирование и анализ информ. систем. 2008, т. 15, №2, с. 7274.
212. Klinshov V.V., Nekorkin V.I. Working memory in the network of neuron-like units with noise // Int. J. Bifurcation and Chaos. 2008, vol. 18, no. 9, pp. 2743-2752.
213. Захаров Д.Г., Некоркин В.И. Синхронизация в модели взаимодействующих нейронов нижних олив с переменной электрической связью // Биофизика. 2009, т. 54, № 1, с. 4652.
214. Мухина И.В., Казанцев В.Б. и др. Мультиэлектродные матрицы - новые возможности в исследовании пластичности нейрональной сети // Современные технологии в медицине, №1, 2009, с. 8-15.
215. Courbage M., Nekorkin V.I. Map based models in neurodynamics // Int. J. Bifurcation and Chaos, 2010. vol. 20, no. 6, pp. 1631-1651.
216. Klinshov V.V., Nekorkin V.I. Synchronization of time-delay coupled pulse oscillators // Chaos, Solitons & Fractals. 2011, vol. 44, no. 1-3. pp. 98-107.
217. Matrosov V.V., Kazantsev V.B. Bifurcation mechanisms of regular and chaotic network signaling in brain astrocytes // CHAOS. 2011, vol. 21, p. 023103.
218. Бакунов Г.М., Матросов В.В., Шалфеев В.Д. О квазисинхронных режимах в системе фазовой автоподстройки частоты с фильтром второго порядка при приближенном учете запаздывания // Изв. ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика. 2011. т. 19. №3, с. 171-178.
219. Матросов В.В., Шмелев А.В. Нелинейная динамика кольца из трех фазовых систем // Изв. ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика. 2011. т. 19. №1, c. 123-136.
220. Кащенко С. А., Григорьева Е. В. Локальная динамика лазера с быстро осциллирующими параметрами // Моделирование и анализ информ. систем, 2013, т. 20, №5, с. 45-61.
221. Кащенко С. А. Релаксационные колебания в системе с запаздываниями, моделирующей задачу «хищник-жертва» // Моделирование и анализ информ. систем,
2013, т. 20, №1, с. 52-98.
222. Matrosov V.V., Mishchenko M.A., Shalfeev V.D. Neuron-like dynamics of a phase-locked loop // The European Physical Journal. Special Topics. 2013. т. 222. № 10. с. 23992405.
223. Матросов В.В., Шалфеев В.Д. Нелинейная динамика систем фазовой синхронизации. - Н.Новгород. 2013.
224. Кириллов С.Ю., Некоркин В.И. Динамическая седло-узловая бифуркация предельных циклов в модели нейронной возбудимости // Изв. ВУЗов. Радиофизика,
2014, т. 57, №11, с. 934-946.
225. Кащенко И.С., Кащенко С.А. Динамика сильно связанных пространственно-распределенных логистических уравнений с запаздыванием // Журн. выч. мат. и мат. физ., 2015, т. 55, №4, с. 610-620.
226. Адамчик Д.А., Матросов В.В., Семьянов А.В., Казанцев В.Б. Модель автоколебаний в нейронном генераторе под действием активной внешней среды // Письма в ЖЭТФ. 2015. т. 102. № 9-10. с. 709-713.
227. V.I. Nekorkin and V.B. Kazantsev. Oscillatory dynamics of spiking neurons and modeling memory functions / In: Chris Forsythe et al. (Eds.) Russian Cognitive Neuroscience: Historical and Cultural Context. - N.Y.: CreateSpace Independent Publishing, 2015. pp. 267-294.
228. Maslennikov O.V., Nekorkin V.I., Kurths J. Basin stability for burst synchronization in small-world networks of chaotic slow-fast oscillators // Phys. Rev. E. 2015. vol. 92. no. 4. p. 042803.
229. Кащенко С. А. О бифуркациях при малых возмущениях в логистическом уравнении с запаздыванием // Моделирование и анализ информ. систем, 2017, т. 24, №2, с. 168- 185.
230. Мищенко М.А., Большаков Д.И., Матросов В.В. Аппаратная реализация нейроподобного генератора с импульсной и пачечной динамикой на основе системы фазовой синхронизации // Письма в ЖТФ. 2017. т. 43. № 13. с. 10-18.
231. Щапин Д.С., Дмитричев А.С., Некоркин В.И. Химерные состояния в ансамбле линейно локально связанных бистабильных автогенераторов. // Письма в ЖЭТФ. 2017. т. 106, № 9-10. с. 591-596.
232. Oppenheim A.V., Wornell G.W., Isabelle S.H., and Cuomo K.M. Signal Processing in the Context of Chaotic Signals // Proc. IEEE ICASSP, San Francisco, 1992. vol. IV, pp. 117- 120.
233. Partlitz U., Chua L., Kocarev L., Halle K., Shang A. Transmission of digital signals by chaotic synchronization // Int. J. Bifurcation and Chaos. 1992. vol. 2. no. 4. pp. 973977.
234. Бельский Ю.Л., Дмитриев А.С. Передача информации с использованием детерминированного хаоса // Радиотехника и электроника. 1993. т. 38. no. 7. с. 13101315.
235. Cuomo K.M., Oppenheim A.V. Circuit implementation of synchronised chaos with application to communications // Phys. Rev. Lett. 1993. vol. 71. no. 1. pp. 65-68. 53. Downes P. Secure communication using chaotic synchronisation // SPIE. Chaos in Communications. 1993.pp. 227-233. 54
ПРИЛОЖЕНИЕ А Акты внедрения результатов диссертационной работы:
а) АО «Микрон»;
б) ООО Фирма «Анкад»;
в) Учебный процесс НИУ МИЭТ;
г) ФГОУ ВО МГПУ;
д) ООО «НМ-Тех»;
е) Научная деятельность НИУ МИЭТ;
ж) ООО «ХайТекДиджит»;
з) ООО «Robots and ME».
mikron AO «Микрон»
AO «Микроип
Акционерное общество «Микрон»
ИНН 7735007358. ОГРН 1027700073466
Ул. Академика Валиева, д. 6, стр. 1,
Зеленоград, Москва, 124460
тел.: +7(800)200-7129
факс: +7 (495) 229-7702
www.mikron.ru
E-mail: mikron@mikron.ru
Исх. xJ&//S%, от «РА » г.
АКТ
Ч
о практическом применении результатов диссертационного исследования Шевниной Юлии Сергеевны на тему
«Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике»
Настоящим актом удостоверяется, что в АО «Микрон» изучены теоретические и практические рекомендации диссертационного исследования Шевниной Ю.С. на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике» на соискание учёной степени доктора технических наук по специальности 2.3.3. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)».
Результаты диссертационного исследования обладают высокой актуальностью и используются (на безвозмездной основе) на предприятии АО «Микрон»:
1. Алгоритм управления автоматизированного производства дискретных полупроводниковых устройств, микроконтроллеров и различных микросхем, обеспечивающий перевод из неустойчивого состояния в состояние устойчивое.
2. Программная реализация алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированного производственного процесса в виде комплекса программных средств, обеспечивающих формирование управляющего воздействия (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619755. 26.05.2022) для производства дискретных полупроводниковых устройств, микроконтроллеров и различных микросхем.
3. Алгоритм принятия решения в условиях неопределённости внешней среды, внутренних характеристик автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике (в кризисных ситуациях), позволяющего в несколько раз повысить эффективность принятия решения.
Ш АХСП)
УТВЕРЖДАЮ
^angstrem custom design ■ ^-^-^^-^ЧИТелЬНЫЙ Директор, К.Т.Н.
Д. А. Дударев ___2022 г.
tyznj-
*
^оскв^ АКТ "
о практическом применении результатов диссертационного исследования Шевниной Юлии Сергеевны на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике»
Настоящим актом удостоверяется, что в ООО Фирма «АНКАД» изучены теоретические и практические рекомендации диссертационного исследования Шевниной Ю. С. на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике» на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 2.3.3. «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)».
Результаты диссертационного исследования обладают высокой актуальностью. Следующие из представленных в исследовании результатов могут быть использованы в деятельности ООО Фирма «АНКАД»:
1. Алгоритм управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод автоматизированного процесса в состояние устойчивое.
2. Программная реализация алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированного производственного процесса в микроэлектронике различной сложности, обеспечивающего условия формирования и корректировки управляющего воздействия (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ №2022619755,26.05.2022).
3. Алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике, позволяющий более чем в 3 раза повысить эффективность принятия решения.
Разработанные теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике позволяют учитывать нелинейные факторы автоматизированного процесса, обеспечивать его адаптивность и устойчивость в состоянии хаоса, актуальны и представляют практический интерес для ООО Фирма «АНКАД».
Заместитель генератьного директора по науке и системной интеграции, к.т.н. '1__С. П. Панасенко
ООО Фирма «АНКАД», ИНН 7735081665, КПП 773501001, ОГРН 1027739013356, 124527 г. Москва, г. Зеленоград, Солнечная аллея, дом 8, Фирма «АНКАД» Тел. +7 (499) 731-0000, +7 (499) 731-2050. Факс: +7 (499) 731-2060. E-mail: marketing@ancud.ru www.ancud.ru
«УТВЕРЖДАЮ» Проректор по учебной работе НИУ МИЭТ
д.Т/н., профессор Игнатова И.Г. 2022 г.
АКТ ВНЕДРЕНИЯ
Результатов диссертационной работы Шевниной Юлии Сергеевны на соискание ученой степени доктора технических наук
на тему
ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ СМАРТ-СТРУКТУР ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫМИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМИ ПРОЦЕССАМИ В МИКРОЭЛЕКТРОНИКЕ
Разработанные в ходе выполнения диссертационного исследования теоретические основы смарт-структур для управления автоматизированными производственными процесса в микроэлектронике (АПП МЭ), позволяющие учитывать нелинейные факторы автоматизированного процесса, обеспечивать его адаптивность и устойчивость в состоянии хаоса, внедрены в федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники».
В результате диссертационных исследований получены: методика декомпозиции АПП МЭ; обобщенная математическая модель АПП МЭ различной сложности; алгоритм управления АПП МЭ в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод процесса в устойчивое состояние; математическое описание состояния и изменения состояния АПП МЭ при внешнем управляющем воздействии; алгоритм анализа и прогнозирования изменения состояния АПП МЭ, позволяющий повысить эффективность принимаемых решений и проектировать эффективные кортежи характеристик АПП для получения требуемых результатов с точностью более 90%; алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей АПП МЭ; методика моделирования и построения смарт-структур на основе предлагаемых методов, моделей и алгоритмов для конкретного АПП МЭ; архитектура смарт-структуры для управления АПП МЭ; пилотная реализация смарт-структуры на примере управления процессом подготовки специалистов МЭ, позволившая на 83% повысить эффективность подбора программ повышения квалификации; на 39% - эффективность подбора кадров по сравнению с традиционными методами. Предложенные
решения позволяет на 50% эффективнее разрабатывать и исследовать АПП МЭ различной сложности по сравнению с существующими. Показатели эффективности верифицированы имитационным моделированием и экспериментами.
Результаты диссертационной работы используются в дисциплинах «Теория систем и системный анализ», «Функциональное и логическое программирование», «Разработка программного обеспечения информационных систем», «Программная инженерия управляющих систем», «Проектирование и архитектура программных систем».
Директор института системной и программной инженерии и информационных технологий НИУ МИЭТ,
д.т.н., профессор
Ученый секретарь института системной и программной инженерии и информационных технологий НИУ МИЭТ,
д.т.н., профессор
I московским
\ГОРОДСКОЙ УНИВЕРСИТЕТ
ДЕПАРТАМЕНТ ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ ГОРОДА МОСКВЫ Государственное автономное образовательное учреждение высшего образования города Москвы
«МОСКОВСКИЙ ГОРОДСКОЙ ПЕДАГОГИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ» (ГАОУ ВО МГПУ) MOSCOW CITY UNIVERSITY (MCU)
2-й Сельскохозяйственный пр., д. 4, корп. 1, Москва. 129226 Тел./факс: +7 (499] 181-24-62 infoOmgpu.ru www.mgpuru
ОКПО 40124054. ОГРН 1027700141996 ИНН/КПП 7717043346/771701001
№¿6 SSSf Ип, № //f'JJ -^/f^f
2-у Selskokhozyastvenny рг., 4-1, Moscow. 129226 Russia Tel/fax: +7 (499) 181-24-62 ¡nfo@mgpu.ru www.mgpuru
На №_
АКТ
об использовании результатов диссертационной работы Шевниной Юлии Сергеевны на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике» на соискание ученой степени доктора технических наук
Государственное автономное образовательное учреждение высшего образования города Москвы «Московский городской педагогический университет» (далее -ГАОУ ВО МГПУ) подтверждает, что полученные результаты диссертационной работы Шевниной Ю.С. внедрены и используются в действующих автоматизированных системах управления образовательным процессом Зеленоградского отделения -института делового администрирования ГАОУ ВО МГПУ.
1. Использование реализованной смарт-структуры для управления процессом построения индивидуальной образовательной траектории обучающегося позволило в 2,5 раза повысить эффективность подбора дополнительных образовательных программ (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619038, 18.05.2022).
2. Применение разработанного в диссертационном исследовании алгоритма принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей автоматизированного процесса в автоматизированной системе управления проектированием обучающего БТЕАМ-сценария позволило на 50% эффективнее проектировать и моделировать образовательные модули различной сложности по сравнению с существующими методами (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022618974, 18.05.2022).
Разработанные в ходе диссертационного исследования теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными процессами, позволяющие учитывать нелинейные факторы процесса, обеспечивать его адаптивность
и устойчивость в состоянии хаоса, актуальны и представляют практический интерес для управления образовательным процессом ГАОУ ВО МГПУ.
Директор Зеленоградского отделения -института делового администрирования ГАОУ ВО МГПУ
С.Н. Литвинова
Лазаревич Ирина Юрьевна, Зеленоградское отделение - института делового администрирования, специалист
8(499)710-94-42, TnrusovalU@mgpu.ru
Акт -113
_унм-тех_
исх. №
от
АКТ
о практическом применении полученных результатов диссертационного исследования Шевниной Юлии Сергеевны
на тему
«Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными
процессами в микроэлектронике»
Настоящим актом удостоверяется, что в ООО «НМ-Тех» изучены теоретические разработки и практические рекомендации диссертационного исследования Шевниной Ю.С. на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике» на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами.
Результаты диссертационного исследования обладают высокой актуальностью и представляют большой практический интерес для предприятия ООО «НМ-Тех», а именно:
1. Методика декомпозиции автоматизированного производственного процесса в микроэлектронике (АПП МЭ), представляющая подпроцессы как объекты управления с заданными граничными условиями с учетом основных положений системного анализа.
/ нм-тех
124527, г. Москва, г. Зеленоград, Солнечная аллея, д.6, этаж 1, помещение XII, офис А. 4А Тел. + 7 (499 }995-00-70 (рано покапал ьны й), е-таЛ: info@nm-leh.ru
Общество с ограниченной ответственностью «НМ Тех» ОГРН 1197746306790 ОКПо 39438899 ИНН/КПП 7735133410 / 77350Ш01
2. Обобщенная математическая модель АПП МЭ различной сложности, включающая формализацию хаотического состояния процесса с использованием аппарата теории множеств, графов, алгебраических систем и фракталов в терминах объектно-ориентированной парадигмы.
3. Алгоритм управления АПП МЭ в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод АПП МЭ в состояние устойчивое.
4. Программная реализация метода оценки управляемости и наблюдаемости АПП МЭ на основе дополненных свойствами обобщенной математической модели АПП МЭ критериев и теорем теории автоматического управления (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619223, 19.05.2022).
5. Математическое описание граничных состояний АПП МЭ, условий их наступления, динамики изменения состояния АПП при внешнем управляющем воздействии.
6. Программная реализация алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния АПП МЭ различной сложности, обеспечивающий условия формирования и корректировки управляющего воздействия (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619755, 26.05.2022).
7. Программная реализация алгоритма принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей АПП МЭ, позволяющего более чем в 3 раза повысить эффективность принятия решения (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022618378, 06.05.2022).
8. Методика моделирования и построения смарт-структуры на основе предложенных моделей и алгоритмов для АПП МЭ. Применение методики позволяет учесть специфику конкретного АПП МЭ: назначение, ограничения,
/ нм-тех
124527, г. Москва, г. Зеленоград, Солнечная алпея, д.6, этаж 1, помещение XII, офис А. 4А Тел. i-7(499^995-00-70(мноГОКанальный) е-таИ' ¡nfo@nm-leh.ru
Общество с ограниченной ответственностью н<НМ Тех» ОГРН 1197746306790 ОКПО 3943Ш9 ИНН/КПП 7735133410 / 773503П01
нелинейность. Методика моделирования и построения смарт-структур позволяет на 50% эффективнее разрабатывать и исследовать АПП МЭ различной сложности по сравнению с существующими методами.
9. Программная реализация смарт-структуры для управления АПП МЭ, позволяющая определить состав характеристик, компонентов и алгоритмов смарт-структуры для управления производством с точностью оценки состояния процесса и прогноза его динамики более 90% (свидетельство о государ-«
ственной регистрации программ для ЭВМ № 2022618445, 06.05.2022).
Разработанные теоретические основы построения смарт-структур для управления АПП МЭ позволяют учитывать нелинейные факторы автоматизированного процесса, обеспечивать его адаптивность и устойчивость в состоянии хаоса.
Главный конструктор. Начальник отдела проектирования
Подпись Лебедева А.В. заверяю Директор по персон
Панова Л.С.
«УТВЕРЖДАЮ» >аботе НИУ МИЭТ д.т.н., профессор
Гаврилов С.А.
2022 г.
АКТ ВНЕДРЕНИЯ
результатов диссертационной работы Шевниной Юлии Сергеевны на соискание ученой степени доктора технических наук на тему
«Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике»
Разработанные в ходе выполнения диссертационного исследования теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике (АПП МЭ), позволяющие учитывать нелинейные факторы автоматизированного процесса, обеспечивать его адаптивность и устойчивость в состоянии хаоса, внедрены в федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники» и использованы при выполнении ряда НИР, в том числе «Разработка установки безмасочной рентгеновской нанолитографии на основе МЭМС динамической маски для формирования наноструктур с размерами от 13 нм и ниже на базе синхротронного и/или плазменного источника», НИР «Разработка и создание универсальной открытой программно-аппаратной платформы для проектирования устройств обработки потокового видео для беспилотных летающих аппаратов мониторинга экологической ситуации и состояния природных объектов» в рамках ФЦП «Исследования и разработки по приоритетным направлениям развития научно-технологического комплекса России на 2014-2021 годы», проекта «Приоритет 2030».
Особый практический интерес для НИУ МИЭТ представляют результаты:
1. Программная реализация метода оценки управляемости и наблюдаемости АПП МЭ на основе дополненных свойствами обобщенной математической модели АПП МЭ критериев и теорем теории автоматического управления, позволяющий оценить управляемость и наблюдаемость АПП МЭ как в целом, так и покомпонентно (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619223, 19.05.2022).
2. Программная реализация алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированного производственного процесса в микроэлектронике различной сложности, обеспечивающий условия формирования и корректировки управляющего воздействия (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619755, 26.05.2022).
Директор института системной и программ-
ной инженерии и информационных технологий НИУ МИЭТ, д.т.н., профессор
(Гагарина Л.Г.)
Ученый секретарь института системной и программной инженерии и информационных технологий НИУ МИЭТ, д.т.н., профессор
АКТ
о практическом применении результатов диссертационного исследования Шевниной Юлии Сергеевны на тему «Теоретические основы построения смарт-етруктур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике»
Настоящим актом удостоверяется, что в ООО «ХайТекДиджит» изучены теоретические и практические рекомендации диссертационного исследования Шевниной Ю.С. на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике» на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 2.3.3. Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами.
Результаты диссертационного исследования обладают высокой актуальностью и используются на предприятии ООО «ХайТекДиджит»:
1. Алгоритм управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод автоматизированного процесса в состояние устойчивое.
2. Программная реализация алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированного производственного процесса в микроэлектронике различной сложности, обеспечивающий условия формирования и корректировки управляющего воздействия (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619755,26.05.2022).
3. Алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике, позволяющего более чем в 3 раза повысить эффективность принятия решения.
Разработанные теоретические основы построения смарг-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике позволяют учитывать нелинейные факторы автоматизированного процесса, обеспечивать его адаптивность и устойчивость в состоянии хаоса; - актуальны и представляют практический интерес для ООО «ХайТекДиджит».
1
АКТ
о практическом применении результатов диссертационного исследования Шевниной Юлии Сергеевны на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике»
Настоящим актом удостоверяется, что в ООО «Robots and МЕ» изучены теоретические и практические рекомендации диссертационного исследования Шевниной Ю.С. на тему «Теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике» на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 2.3.3 - «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)».
Результаты диссертационного исследования обладают высокой актуальностью и используются на предприятии ООО «Robots and ME»:
1. Алгоритм управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике в неустойчивом состоянии, обеспечивающий перевод автоматизированного процесса в состояние устойчивое.
2. Программная реализация алгоритма анализа и прогнозирования изменения состояния автоматизированного производственного процесса в микроэлектронике различной сложности, обеспечивающий условия формирования и корректировки управляющего воздействия (свидетельство о государственной регистрации программ для ЭВМ № 2022619755,26.05.2022).
3. Алгоритм принятия решения в условиях неопределенности внешней среды, внутренних характеристик и целей автоматизированных производственных процессов в микроэлектронике, позволяющего более чем в 3 раза повысить эффективность принятия решения.
Разработанные теоретические основы построения смарт-структур для управления автоматизированными производственными процессами в микроэлектронике позволяют учитывать нелинейные факторы автоматизированного процесса, обеспечивать его адаптивность и устойчивость в состоянии хаоса; - - актуальны и представляют практический интерес для ООО «Robots and ME».
Директор ООО «Robots and Me»
1
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. ФРАГМЕНТ ПРОГРАММНОГО КОДА МОДУЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЗМЕНЕНИЯ СОСТОЯНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО
ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА.
1. Инициализация программы
<?php
namespace app\models\atp\dis;
use app\kernel\FloatSum; use app\kernel\helper\DateHelper; use app\kernel\Util; use app\models\atp\Ball;
use app\models\atp\competence\Competence;
use app\models\atp\Consultation;
use app\models\atp\DebtKm;
use app\models\atp\group\Group;
use app\models\atp\ir\LinkIrDis;
Обратите внимание, представленные выше научные тексты размещены для ознакомления и получены посредством распознавания оригинальных текстов диссертаций (OCR). В связи с чем, в них могут содержаться ошибки, связанные с несовершенством алгоритмов распознавания. В PDF файлах диссертаций и авторефератов, которые мы доставляем, подобных ошибок нет.